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回答1
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杨兵全 副主任医师
东南大学附属中大医院
三级甲等
内分泌科
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AI医疗助力超敏促甲状腺素偏低诊断，可通过数据整合分析、图像识别、智能诊断模型、风险评估预测、辅助临床决策等方面实现。 1. 数据整合分析：AI能整合患者的病历、检验检查结果等多源数据，全面分析超敏促甲状腺素偏低的可能原因。 2. 图像识别：对甲状腺超声等影像进行识别，判断甲状腺形态、结构是否异常，辅助诊断。 3. 智能诊断模型：利用机器学习算法构建诊断模型，根据患者症状、体征及检查数据，快速准确判断是否存在超敏促甲状腺素偏低及病因。 4. 风险评估预测：评估患者发生甲状腺相关疾病的风险，预测病情发展趋势。 5. 辅助临床决策：为医生提供诊断建议和治疗方案参考，如推荐使用甲巯咪唑、丙硫氧嘧啶、左甲状腺素钠等药物。 AI医疗通过多种方式助力超敏促甲状腺素偏低诊断，为临床医生提供更准确、全面的信息，提高诊断效率和准确性，但具体诊断和治疗仍需医生结合临床实际情况判断，用药需遵医嘱。
2025-08-16 14:37
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