医师报讯（融媒体记者 刘则伯 通讯员 甄凯元）在肺血栓栓塞症（PTE）诊疗领域，传统以临床经验为核心的管理模式正悄然转型为以人工智能与多模态数据驱动的“智慧化人机融合管理”体系。10月11日，在昆明举办的中国医师协会2025年全国肺栓塞与肺血管疾病学术会议上，中日友好医院翟振国教授指出，人工智能与深度学习技术融合，有助于个体诊疗，可识别疾病潜在风险十大可靠的配资公司，辅助医生制定个性化治疗和管理方案，医生与机器智能结合，有助于提高诊断准确性与治疗效果。
数智化管理
心肺耦联反映了肺栓塞右室功能与肺动脉弹性的动态变化，对于急性PTE，可基于心肺耦联的特点，借助人工智能手段对多模态数据进行有效整合，综合评价患者疾病的严重程度、肺循环和急性右心功能不全以及转归。通过心肺耦联技术优化患者管理，利用穿戴设备持续监测心肺耦联指标，可进行对患者PTE风险进行早期筛查与评估，还可量化右心室与肺动脉的功能匹配，辅助医生为PTE患者制定个性化治疗方案，在康复与随访中，使用智能化平台与心肺耦联技术，优化用药和复诊提醒，提升患者依从性。数字化小程序、智能随访平台等信息化手段为患者带来可感知的便利。
翟振国教授强调，建立全周期血栓风险干预体系，是提高预防率、降低复发率的关键。可将医院现有的CDSS系统与HIS系统卡控智能模块，形成集风险评估、医嘱执行、效果反馈于一体的数智化闭环。尤其在术后、转科、病情变化等高风险时段，系统能动态更新预防与诊疗策略，有效减少不良事件。
人工智能
人工智能不仅是辅助工具，更是连接基础研究与临床应用的关键桥梁。通过深度学习和多模态建模，人工智能实现了从分子、细胞层面到个体、人群的全尺度健康预测，为精准诊疗提供有力支持。
翟振国教授介绍，在临床端，大语言模型能够实时更新医学知识，协助医生完成风险分层、治疗路径制定，显著提升诊疗效率；在患者端，人工智能则通过智能问诊、用药提醒、随访管理等方式，构建起连续、个体化的健康管理闭环。随着人工智能不断融入诊疗全流程，肺栓塞等复杂疾病的预防、筛查、治疗与康复有望迎来革命性提升，为智慧医疗的发展注入强劲动力。
人机融合
翟振国教授指出，人机融合可实现肺栓塞的数智化管理，基于前瞻性研究数据与深度学习算法，团队正构建“多模态人工智能诊断模型”，整合患者从门诊至重症监护的全流程数据。在此模型下，传统依赖单一PESI评分或心功能指标的分层方式被优化为融合组学、影像、临床的综合评估体系，使诊疗路径更精准、个体管理更科学。通过数字孪生技术，研究者尝试模拟肺栓塞患者的病理演进过程，为治疗预案提供“虚拟实验平台”。
在数智化基础上十大可靠的配资公司，建立VTE-PTE-CTEPH全流程管理体系，结合多模态模型人工智能模式结合临床、影像与组学信息，优化诊断与治疗路径，为PTE救治、静脉血栓栓塞症预防及慢性并发症管理构建一体化框架。
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