机器学习在新生儿坏死性小肠结肠炎诊疗中的研究进展

摘要

新生儿坏死性小肠结肠炎(neonatal necrotizing enterocolitis,NEC)以血便、腹胀、呕吐等为主要表现,是导致新生儿死亡的主要原因之一,早期识别和诊断对该病预后极为重要。机器学习的兴起和发展为早期、快速、准确识别该病提供了可能。该文总结近年来机器学习在NEC应用中的算法,分析算法揭示的高危预测因子,评价机器学习在NEC病因回溯、定义、诊断方面的能力和特点,探讨机器学习在NEC未来应用中的挑战及前景。