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    題名: 開發以外泌體為基礎之急性呼吸窘迫症候群創新診斷與治療平台-運用深度學習分析急性呼吸窘迫症候群引起的肺損傷和纖維化之外泌體生物標記( II );Deep-Learning-Based Analysis Identifies Exosome Mediated Diagnosis Signatures for Ards-Induced Lung Injury and Fibrosis.( II )
    作者: 許藝瓊;黃俊仁;鍾啟禮;王家慶;林秋烽;李枝新
    貢獻者: 國立中央大學生醫科學與工程學系
    關鍵詞: 急性呼吸窘迫症候群;人工智慧;數位生物標誌;外泌體生物標誌;adult respiratory distress syndrome;artificial intelligence;digital biomarker;exosomal biomarker
    日期: 2024-09-27
    上傳時間: 2024-09-30 15:50:57 (UTC+8)
    出版者: 國家科學及技術委員會(本會)
    摘要: 迄今為止,仍然缺乏早期診斷疾病和進展的有效工具以及對 ARDS 引起的肺損傷和纖維化的有效治療。因此,ARDS 患者的死亡率高得令人無法接受,許多 ARDS 倖存者仍然受到肺纖維化功能限制的併發症影響,此計畫將開發一種診斷平台,該平台集成了多組學結果、和AI 模型,以促進 ARDS 疾病的早期診斷和進展。
    關聯: 財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
    顯示於類別:[生醫科學與工程學系] 研究計畫

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