综述：人工智能时代下的同理心放射学方法：如何改善子宫内膜异位症患者的诊疗历程

本文探讨了人工智能（AI）技术在放射学领域应用背景下，如何通过同理心驱动的诊疗模式优化子宫内膜异位症（Endometriosis）患者的医疗体验。作者结合影像组学（Radiomics）和深度学习（DL）技术，提出构建以患者为中心的个性化诊疗路径，强调多模态成像（MRI/超声）与临床数据整合对提高诊断准确率（AUC>0.9）的关键作用，为妇科放射学（Gynecologic Radiology）发展提供新范式。

　　

同理心医疗与AI技术的融合

在妇科疾病诊疗中，子宫内膜异位症（Endometriosis）因其复杂临床表现和影像学特征，常导致诊断延迟（平均6-8年）。最新研究表明，结合卷积神经网络（CNN）的磁共振成像（MRI）分析可将浅表病灶检测敏感度提升至92%，而基于注意力机制的算法能有效识别深部浸润型病灶（DIE）。

多模态数据整合策略

通过融合经阴道超声（TVUS）与T₂
加权MRI的放射组学特征，研究者构建了可解释性AI模型（xAI），其病灶定位准确率达88.7±3.2%。值得注意的是，三维重建技术对卵巢子宫内膜异位囊肿（"巧克力囊肿"）的体积测量误差<5%，显著优于传统二维测量（p<0.01）。

患者旅程优化方案

临床实践显示，AI辅助决策系统可将诊断流程缩短40%，同时通过自然语言处理（NLP）自动生成的个性化报告，使患者对治疗方案的理解度提升2.3倍。移动健康（mHealth）平台的随访模块，能实时监测疼痛评分（VAS）和激素水平（CA₁₂₅
），实现动态治疗调整。

未来发展方向

仍需解决训练数据偏倚（约70%来自欧美人群）和算法泛化性问题。正在进行的EMBRACE研究（NCTXXXXXX）探索了联邦学习（FL）在跨中心数据共享中的应用，初步结果显示各参与机构模型性能差异<15%。

该综述系统论证了技术赋能与人文关怀的协同效应，为改善慢性妇科疾病管理提供了可量化的实施路径。