肾上腺疾病AI诊疗一体化系统应用方向探析

一、 系统核心目标与价值

1. 提高诊断准确性与效率：
   • 早期筛查： 利用AI分析电子病历、体检数据、影像学资料（CT/MRI）、生化指标（激素水平）等，识别高风险人群，实现早期预警。
   • 精准分型： 对复杂的肾上腺疾病（如库欣综合征、原发性醛固酮增多症、嗜铬细胞瘤/副神经节瘤、肾上腺皮质癌、肾上腺意外瘤等）进行更精确的亚型鉴别诊断。
   • 减少漏诊误诊： 弥补人类医生在处理海量数据、识别细微影像特征或复杂激素模式时的不足，降低因经验不足或疲劳导致的错误。
2. 优化治疗决策：
   • 个性化方案推荐： 基于患者的具体分型、基因突变（如适用）、合并症、影像特征、激素水平等，结合最新指南和循证医学证据，AI模型可推荐最优治疗方案（手术、药物、放疗、观察等）。
   • 手术规划辅助： 对于需要手术的患者，AI可基于影像数据（如增强CT/MRI）进行三维重建，辅助医生评估肿瘤位置、大小、与周围血管器官关系，规划最佳手术入路和范围。
   • 药物选择与剂量优化：