时间：2025-07-04
作者：柴柴
心肺运动试验是一种用于评估心肺功能、运动能力和整体健康状况的综合测试方法。心肺运动试验 涉及多种复杂的生理参数时间序列数据，由于多系统生理参数的高关联性、个体差异性（如年龄和身体状况）与缺 乏统一解读标准等原因，使得现有心肺运动试验技术临床应用推广困难。机器学习通过对心肺时间序列数据进行 特征提取分析，最终实现疾病的诊断、运动状态识别以及各种生理指标的判断等。基于机器学习的心肺运动试验 技术可辅助医生诊断，其有效性优于传统解释方法。本文综述了机器学习在心肺运动试验中的应用进展，涵盖疾 病识别、生理参数预测、预后评估及通气阈值自动判定等方向，强调模型可解释性在临床中的重要性。针对当前数 据异构、模型泛化性差与临床落地难等问题，提出推动数据共享、发展可解释模型与实现远程智能分析，将心肺运 动试验从经验解读迈向数据驱动的智能评估新模式。
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