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本研究旨在进一步扩展并深化这一领域的探索，通过回顾性分析浙江大学医学院附属第一医院4余年32 627 例接受胸部CT 体检与7-AABs检测的肺结节患者真实世界数据。
本研究对肺结节/早期肺癌风险预测模型的研究现状进行表征，并通过文献计量学和可视化分析探讨该领域的研究趋势和最新动态，为肺结节/早期肺癌预测模型领域提供整体研究的宏观概括和热点概览。
本系统评价旨在全面分析呼出气体VOCs对CF的诊断价值。
电子鼻联合机器学习不仅具备鉴别肺结节良恶性的潜力，亦可为肺结节中医客观化病证诊断提供新技术与新方法。
本共识旨在对肺部流域地形图指导下的肺精准切除术进行探讨，为下一步推广规范化肺部分切除术奠定基础。
本研究依托北京协和医院胸外科广大的临床数据，建立了基于人工智能的肺癌数据库。我们将系统探讨该数据库的建设过程及其在临床研究中的应用潜力。
目前，在临床上高度怀疑为恶性结节但病理证实为良性肺结节的主要病理类型和影像学特征尚未完全明确。因此，我们旨在深入研究这部分肺结节的病理性质和影像学特征。
本文通过比较AI 3D重建、Mimics 3D重建、无3D重建3种方式的临床应用效果，探寻各种方法的优劣，以期为胸外科医师找到更为高效、准确的术前规划手段。
我们提出的技术模型能够显著提高肺部结节识别的精度和定位准确度并帮助术者在胸腔镜手术过程中定位肺结节。
本研究旨在探讨ⅠA期亚厘米非小细胞肺癌发生STAS的独立危险因素，并基于此构建nomogram术前预测模型，为患者术前手术方式选择提供参考。
本文梳理和总结了外科领域中常见的系统评价类型和研究方法，旨在为具体临床问题下外科医师选择查证用证和创证用证提供一个清晰的框架。
本研究拟构建胸下段和腹部食管腺癌预后的预测模型，通过列线图进行可视化展示，并进一步比较其与传统TNM分期系统的预测效能。
笔者对这一指南进行解读，尤其对食管鳞状细胞癌寡转移的临床证据进行梳理，为国内寡转移性食管癌的诊疗提供参考。
本共识的发布也期望为国内外相关研究和临床实践提供借鉴，推动NSCLC术后管理领域的持续发展和创新。
系统构建并验证5种机器学习算法驱动的术后不良预后风险评估模型，通过模型功能评估选出最优模型，并通过SHAP可解释性分析，揭示影响西部地区患者心脏手术术后预后的关键因素，为临床精准干预提供循证依据。
本研究旨在探讨利用基于AI的3D量化参数预测≤2 cm肺结节良恶性和高复发风险类型的临床价值以及AI诊断肺结节的准确性，进而探讨指导手术规划的可能性。
本文就PE手术治疗中存在的争议点进行探讨和综述，以期为PE临床诊疗提供参考。
本文综述了气管重建术围术期的管理策略，涵盖了术前评估、手术实施方案等方面，并提出了未来研究的发展方向和所面临的挑战，旨在为临床医师提供一份系统的气管重建术围术期管理指导意见。
本共识综合考量PROs量表应用情况，各维度选取了1～3个应用最广泛、证据最充分的量表进行介绍，以进一步规范我国心脏外科术后恢复PROs评价维度及各维度量表的选择。
本研究通过AI技术完成了对2023年9月—2024年9月共72名胸外科规培生的教学，取得了不错的效果，现报道如下。
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本研究对肺癌患者围手术期4个时间点的症状及症状群进行纵向调查，以期为患者制定连续的个性化预见性护理措施及症状群管理方案提供科学依据。
这一模型不仅有助于提高ARF的早期诊断和干预能力，还为优化临床资源分配提供了重要的参考依据。
本研究将LASSO回归与logistic回归相结合，建立新的可视化预测模型，可以早期筛选高风险个体，制定干预方案，实现精准医疗。
目前胸外科大部分手术均通过电视胸腔镜系统和胸腔镜机器人系统辅助完成，自2006年达芬奇机器人引入国内以来，其在胸外科手术领域迅速发展，机器人较传统胸腔镜的优势也逐渐显现。
