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AHGNN鉴别肺动脉高压与左心病变肺高压
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AI 综述
2026年10月8日，研究团队在npj Digital Medicine发表成果，开发了一种自适应异质图神经网络（AHGNN），整合增强胸部CT影像与无创临床变量，用于鉴别肺动脉高压（PAH）与左心疾病相关肺高压（PH-LHD）。该研究基于上海市肺科医院905例患者的回顾性数据构建模型，在100次外部测试折中，模型平均AUC达0.946±0.023，PR-AUC为0.952±0.009，在固定阈值0.50时敏感性与特异性均为0.867。目前该事件仅有一手报道，尚无后续进展披露。
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最新进展10月8日 08:00
研究团队发表AHGNN模型，外部测试平均AUC达0.946，可鉴别PAH与PH-LHD。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- npj Digital Medicine自适应异质图神经网络用于鉴别肺动脉高压与左心疾病相关肺高压
研究团队开发了一种自适应异质图神经网络（AHGNN），整合增强胸部CT影像与无创临床变量，用于鉴别肺动脉高压（PAH）与左心疾病相关肺高压（PH-LHD）。基于上海市肺科医院905例患者的回顾性数据，模型在100次外部测试折中平均AUC达0.946±0.023，PR-AUC为0.952±0.009，固定阈值0.50时敏感性与特异性均为0.867。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。