子宫内膜异位症诊断预测模型的研究进展

摘要

子宫内膜异位症是妇科常见的一种慢性疾病，其早期诊断对改善治疗效果和减轻社会负担具有重要意义。然而，由于该病临床表现多样、病灶隐蔽，且现有诊断手段存在局限性，实现早期准确诊断仍面临挑战。本研究基于当前人工智能技术在医学领域的快速发展，聚焦于子宫内膜异位症智能诊断预测模型的构建，系统性地探讨了子宫内膜异位症模型效能对比、机器学习算法创新以及临床可解释性提升三个维度展开论述，为开发具有临床转化价值的智能诊断系统提供方法学参考。

关键词

子宫内膜异位症 / 诊断 / 临床预测 / 机器学习 / 可解释性 / SHAP值