人工智能自动识别图像功能在新生儿肺部疾病诊断中的研究，主要探讨了深度学习技术在新生儿肺部疾病影像诊断中的应用，以及该技术如何提高诊断准确性、救治成功率和父母满意度。
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，其通过建立类似于人脑的神经网络结构，对大量数据进行学习，从而能够识别和预测各种模式和特征。在医学影像领域，深度学习技术可以用来分析X射线片、CT扫描和超声图像等，通过不断学习和优化，提高疾病诊断的准确性和效率。
研究采用的方法是通过比较人工智能自动识别图像功能与传统胸片检查在新生儿肺部疾病诊断中的符合率、救治成功率和父母满意度。研究对象为2017年4月至2019年12月收治的245例新生儿，以及2014年4月至2016年12月收治的210例新生儿。研究组使用人工智能系统StyleAI对新生儿实施诊断，而对照组使用传统的胸片诊断。
研究结果表明，人工智能自动识别图像功能在新生儿肺部疾病诊断中的总符合率为99.18%，显著高于胸片的90.61%。研究组的救治成功率为98.78%，对照组为95.71%；父母满意度方面，研究组为97.96%，对照组为91.90%。此外，研究组导管尖端一次性到位率高于对照组，PICC置管耗时也短于对照组。
这些结果表明，人工智能自动识别图像功能的应用不仅可以提高诊断准确性，还可以提高救治成功率和父母满意度，具有很高的应用价值。人工智能技术的发展，特别是在医学影像学的应用，为提高新生儿的救治质量和医疗服务水平带来了新的希望。
研究中提到的PICC置管是一种常见的医疗操作，即经皮中心静脉置管，主要用于长期静脉给药或者化疗。PICC置管通常需要较高的操作技巧，人工智能图像识别技术的应用，通过提高导管尖端一次性到位率，减少了操作时间，并降低了医疗风险，这对于需要长期治疗的新生儿尤其重要。
此外，研究还涉及了数据的统计分析，使用了SPSS22.0软件进行数据分析，包括计数资料的χ2检验和计量资料的t检验，以确保研究结果的科学性和准确性。研究中对入选标准和剔除标准做了严格规定，以确保研究对象的代表性及结果的有效性。
人工智能自动识别图像功能在新生儿肺部疾病诊断的应用，不仅能提高诊断的准确性和效率，而且还能提高救治成功率和患者满意度，具有很高的临床应用价值。随着人工智能技术的不断发展和完善，它将在医学影像诊断领域发挥越来越重要的作用。
