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作者：朱庆东;赵春艳;谢周华;宋树林;宋畅;
单位：南宁市第四人民医院结核科;南宁市第四人民医院医院办公室;南宁市第四人民医院放射科;
摘要：近年来，影像组学模型通过融合临床特征与深度学习技术，可有效区分肺结核与肺癌、非结核分枝杆菌肺病及社区获得性肺炎等，在肺结核鉴别诊断中表现优异，显著优于传统影像评估，尤其可为诊断困难、样本获取受限的肺外结核(如肠结核、淋巴结结核)提供强有力的无创诊断工具。其构建的多模态融合模型不仅在鉴别肠结核与克罗恩病、淋巴结结核与淋巴瘤等方面展现出较高的精度，还在耐药结核病的预测及治疗反应的动态监测中显示出重要的潜力，在结核病诊疗中展现出广阔前景。但受限于数据集质量参差不齐、模型泛化能力有限、临床验证不足等问题，影像组学模型在结核病诊疗中仍面临着严峻挑战。本文通过深入分析文献发现，系统综述了人工智能(artificial intelligence, AI)驱动的计算机断层扫描(computed tomography, CT)影像组学技术在结核病(含肺结核及肺外结核)诊断及治疗反应监测中的最新研究进展与应用价值，聚焦于多模态融合技术与临床落地场景的创新分析，为指引未来的研究方向、进一步推动其在结核病诊疗中的应用与发展、助力结核病精准医疗和防控工作提供借鉴。
关键词：人工智能;;放射摄影影像解释,计算机辅助;;结核;;诊断,计算机辅助;;综述文献(主题)
基金资助：广西重点研发计划项目(桂科AB25069097);; 广西卫生健康委员会自筹经费科研课题(Z-A20231211)~~
