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Article summary:
1. 本研究使用深度学习技术，从胸部CT成像预测常见间质性肺炎的组织病理学。
2. 该模型在诊断ILD方面表现出超人水平的性能，可以提高无创诊断的信心，从而为侵入性肺活检提供一个替代选择。
3. 所有作者都对手稿的修订、最后审批和研究监测负有责任。
Article analysis:
这是一项关于使用深度学习来预测常见间质性肺炎的历史回顾性研究，它在多中心校验中表明了一个可能会改善ILD CT成像对UIP 病理学的预测的深度学习模型。
尽管这是一个重要的工作，但是它也有一些显而易见的偏差。 首先，这是一个历史回顾性分析，因此不能得出因果关系。 其次，数量上不平衡的样本集可能会影响到数据分布情况，从而影响到最后得出的数据准确性。 此外，由于样本来自三个不同医院（Mayo Clinic Rochester、Mayo Clinic Arizona 和 Mayo Clinic Florida ）, 因此地理位置上也存在差异。 最后，文章中并没有对风险进行评估或者考量。
尽管如此，文章中使用了多中心校验来证明其效力并且引用了大量相关文章来证明其声誉。 作者也注意到了实施侵入性肺部生物学测试所带来的风险并将之作为一个选项考量在内。 此外，作者还对所有作者进行了详尽考量并将之作为一部分引用在文章中。
因此，尽管上述文章存在一定的偏差, 但是它仍然是一份相当可信度和可靠性很强的文章.