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在《感染控制与医院流行病学》杂志最新发表的研究中，一项名为 TBorNotTB 的 AI 系统引起了广泛关注。这项研究为解决医院结核病疑似病例的诊疗难题提供了创新方案。
结核病虽然在美国发病率相对较低，但去年出现了令人担忧的上升趋势。传统的诊断方法往往面临两大挑战：检测时间过长和准确率不足。这不仅增加了医院的工作压力，也给患者带来了不便。
TBorNotTB 系统的核心功能是通过分析患者的 X 光片、病史等多维度信息，生成一个综合评分。当评分达到特定阈值时，医生可以考虑解除隔离。研究团队在马萨诸塞州总医院的试验中取得了显著成效。
该系统特别关注几个关键指标：患者是否曾居住在结核病高发地区、是否进行过特定检查等。这些因素在判断中起到了重要作用。虽然系统存在少量误判情况，但整体准确率令人满意。
AI 医疗工具的应用为医院管理带来了新思路：,
- 优化医疗资源配置
- 提高诊断效率
- 降低交叉感染风险
- 改善患者就医体验
值得注意的是，AI 系统并非要取代医生的专业判断，而是作为辅助工具，帮助医生做出更准确的决策。随着技术的不断迭代，这类工具将在医疗领域发挥更大作用。
这项研究为医院处理结核病疑似病例开辟了新途径。虽然系统仍需完善，但其展现出的潜力令人期待。未来，我们有望看到更多类似的创新应用，推动医疗效率的提升，为患者带来更好的诊疗体验。
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