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基于人工智能的急性阑尾炎病理类型预测模型：构建、验证与临床应用

一、引言

1.1研究背景与意义

急性阑尾炎作为临床上最为常见的急腹症之一，在全球范围内有着较高的发病率，据统计，每年约有1.2亿人罹患此病，其发病群体覆盖各个年龄段，给公共卫生带来了沉重负担。急性阑尾炎主要由阑尾腔阻塞和细菌感染引发，若未能及时准确诊断并治疗，极易引发如阑尾穿孔、腹膜炎等严重并发症，甚至威胁患者生命安全。因此，对急性阑尾炎进行及时且精准的诊断与治疗，对改善患者预后、降低并发症发生率及死亡率至关重要。

目前，急性阑尾炎的诊断方法主要涵盖临床表现、实验室检查以及影像学检查等。典型的临床表现有转移性右下腹痛、恶心