《柳叶刀-数字医疗》（The Lancet Digital Health）近日发表一项关于基于深度学习的胸部X光片肺功能估测模型的研究http://t.cn/A6QuOG1d，研究发现，该深度学习模型可通过胸部X光片估算出用力肺活量（FVC）和第1秒用力呼气容积（FEV1），与肺活量测定法显示出高度一致性。该模型为肺活量测定提供了一种评估肺功能的替代方法，尤其适用于无法进行肺活量测定的患者，并可根据从胸部X光片中获得的信息加强CT成像方案的定制，从而改善肺部疾病的诊断和管理。未来的研究应调查该人工智能模型与临床信息相结合的性能，以便更适当、更有针对性地使用。