该研究首次将人工智能技术深度应用于结核性胸腔积液（TPE）的精准诊断，展示了人工智能在提升诊断准确性和效率方面的巨大潜力。团队从海量临床数据中挖掘关键特征，结合AI技术突破传统瓶颈，让科研紧跟AI新时代。该研究不仅为胸膜积液的诊断提供了新思路，也为将人工智能技术应用于临床诊断提供了宝贵经验，具有广泛的临床推广价值。

研究团队利用ChatGPT-4等大型语言模型（LLM），整合超600项临床特征数据，构建了目前已知的全球首个基于人工智能的TPE诊断模型。研究结果显示，该模型的诊断准确性显著优于传统的逻辑回归模型，同时相较于传统机器学习模型，提供了更加便捷、快速且成本低廉的解决方案。这一创新为结核性胸腔积液的早期识别提供了全新路径，具有重要的临床推广价值。

结核性胸腔积液的确诊通常依赖于胸膜活检等手术性操作，存在耗时长、创伤大、灵敏度低等问题，容易延误治疗。ChatGPT-4诊断模型不仅能大大减少对手术性操作的依赖，还能在更短时间内提供高精度的诊断结果。研究还通过对比传统机器学习（XGBoost、随机森林等）与逻辑回归模型，进一步验证了人工智能技术在诊断中的优越性。

研究开发的Python工具包“tpeai”（https://pypi.org/project/tpeai/）可快速分析胸腔积液生化指标（如腺苷脱氨酶ADA）及血常规数据，一键生成诊断建议，帮助医生快速区分结核性胸腔积液与非结核性胸腔积液，大大提高了临床诊断效率。

这项研究不仅在国际医学界引起了广泛关注，还为医疗人工智能的应用提供了宝贵的经验和数据支持。团队成员通过深入研究临床数据和人工智能算法的结合，推动了疾病诊断的进展，并凭借这一创新成果，荣获“International Research Awards on Infectious Diseases（国际传染病研究奖）”提名。

该项研究成果是九江学院附属医院在人工智能与临床医学交叉领域取得的重要突破，也是科研创新能力的集中体现。未来，九江学院附属医院将推动更多高水平科研成果的产出，为医学进步和患者健康贡献力量。