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✦ 深度学习辣汤小组文献阅读学习之六十九 ✦ NAFLD作为全身性疾病的非侵入性评估-机器学习视角 DeepLearning 深度学习辣汤小组 2022/12/7 2019年，来自德国马格德堡奥托-冯-格里克大学的Ali Canbay等人开发了一种新的机器学习方法来克服现有无创评分方法评估非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)严重程度和识别非酒精性脂肪性肝炎(NASH)患者不足以纳入临床常规的局限性，并在Plos One(IF:3.752)期刊上发表题为“Non-invasive assessment of NAFLD as systemic disease—A machine learning perspective”的文章。 DOI： https://doi.org/10.1371/journal.pone.0214436 一、研究背景 NAFLD是世界范围内日益严重的公共卫生问题。NAFLD是肝脏疾病患者发病和死亡的主要原因，NAFLD的诊断“金标准”是肝活检，但这对患者来说是一个有创且痛苦的过程。同时也是确诊NASH的唯一方式。虽然目前可以通过影像学技术对肝
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