人工智能在子宫内膜异位症诊断中的应用

摘要

子宫内膜异位症是一种雌激素依赖的慢性炎症性疾病，在全球影响约5%～10%的育龄女性，其典型症状包括痛经、不孕和慢性盆腔疼痛，严重影响患者的生活质量。传统的诊断方法主要包括超声、磁共振成像和腹腔镜检查，其中腹腔镜检查为诊断的金标准，但因其具有侵入性，限制了广泛应用。近年来，人工智能在子宫内膜异位症诊断中的应用快速发展，通过整合影像学、临床数据和生物标志物，显著提高了早期诊断的准确性和效率。本文总结了传统子宫内膜异位症诊断方法的局限性和人工智能在子宫内膜异位症诊断中的应用情况，并结合实际案例探讨人工智能在子宫内膜异位症诊断中的应用潜力。

关键词

子宫内膜异位症 / 人工智能 / 诊断 / 生物标志物 / 预测模型