什么是肺炎？
肺炎是一种肺部炎症，主要影响称为肺泡的小气囊。
alveoli with fluid 有液体肺泡（病态）
health alveoli 健康的肺泡
blockage of the bronchiole细支气管阻塞
normal bronchiole 正常细支气管
肺炎可影响一个或两个肺。双肺肺炎称为双侧肺炎或双肺肺炎。
肺炎症状通常包括生产性或干咳、胸痛、发烧和呼吸困难。情况的严重程度是可变的。
肺炎与支气管炎症状有区别，有相同症状和不同症状，需求注意。
肺炎通常由病毒或细菌感染引起，较少由其他微生物、某些药物或自身免疫疾病等疾病引起。下图是引起肺炎的常见细菌和病毒。
下图为欧美肺炎数据统计，无病理检测到的肺炎占比60%
肺炎风险因素包括囊性纤维化、慢性阻塞性肺病（COPD）、哮喘、糖尿病、心力衰竭、吸烟史、咳嗽能力差（如中风后）和免疫系统弱。
肺炎诊
诊断通常基于症状和体检。胸部X光检查、血液检查和痰液培养可能有助于确认诊断。该疾病可能根据其获得的地点进行分类，例如社区或医院获得的或医疗相关的肺炎。
肺炎患病率
随着香烟，电子烟，空气污染不利因素增加，肺炎患者越来越多。柳叶刀》上，研究结果显示，我国慢阻肺患者约为1亿人，成为仅次于高血压、糖尿病的中国第三大常见慢性病。
AI人工智能肺炎图像识别模型
在医疗资源有限情况下，面对越来越多肺炎患者，我们能否借助人工智能模型辅助医生诊断肺炎CT或X光图像，节省医生大量时间？
通过十年以上数据实验和经验沉淀，我们已经完整开发出AI人工智能肺炎图像识别模型，可辅助医生诊断，节省大量时间。
模型训练展示
模型AUC高于0.96，区分肺炎能力优秀
模型KS高于0.8，区分肺炎能力优秀
下图为计算机模型对肺癌图片识别
我方团队人工智能肺炎图像识别模型先进技术介绍1-过度拟合处理
过度拟合是目前商业模型中最头疼的问题。我们公司通过随机丢弃神经网络节点技术，大幅度降低模型过度拟合。
人工智能肺炎图像识别模型先进技术介绍2-数据增强
样本量小，非平衡样本是目前商业模型中常见的问题。我们公司通过数据增强技术，实现小样本图像数据也能得到良好模型，并解决非平衡样本问题。
如果您们对此项目感兴趣，欢迎各大医疗机构，科研机构，生物医药企业留言咨询。
人工智能让生活更美好！
人工智能肺炎图像识别模型-企业模型
版权声明：文章来自公众号(python生物信息学),未经许可，不得抄袭。遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。