- 慢性閉塞性肺疾患（COPD）の急性増悪（AECOPD）は肺機能の急速な低下と死亡率増加に関連するが、症状の非特異性や既存診断法の制限により早期かつ正確な診断が困難であり、本研究は多モーダル超音波指標を統合した可解釈な機械学習（ML）モデルを開発してベッドサイドでのリアルタイム診断を目的とした。
COPD急性増悪のベッドサイド多部位超音波ベース解釈可能機械学習診断モデル
AIによる要点抽出
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