CRRT是用於急性腎損傷的治療，AI在改善CRRT上有潛力，但研究有限。研究指出AI可用於預測CRRT需求和結果，但仍需更多驗證和研究。AI在CRRT領域的應用仍在初步階段，需要進一步探討其對患者護理的影響。 PubMed DOI

在腎臟學領域，AI技術被用來預測住院型急性腎損傷（AKI），提升患者檢測。從傳統模型到現代AI方法，AKI風險預測不斷演進。雖然AI在AKI檢測方面有改進，但在臨床實踐和患者結果方面仍缺乏數據。AI在AKI護理的應用仍在初階階段，該評論總結了現有進展和未來潛力。 PubMed DOI

近年來，生物學和精準醫學的進步，讓機器學習在腎臟研究中扮演重要角色。應用包括從影像數據中分析腎臟結構，以及利用電子健康記錄預測急性腎損傷或慢性腎病等。儘管機器學習有潛力改革腎臟學，但面對腎臟複雜性、疾病重疊表現、資金有限和認知挑戰，應用進展緩慢。本篇評論旨在介紹機器學習在腎臟研究的應用，並探討相關挑戰和限制，期望鼓勵腎臟研究社群積極採納機器學習，促進對腎臟疾病的理解和患者護理的改善。 PubMed DOI

小朋友和新生寶寶若罹患急性腎損傷，影響嚴重，需重視預防和及時治療。人工智慧和機器學習已協助早期偵測AKI，如XGBoost、邏輯回歸和風險評分等模型成功預測AKI。"Baby NINJA"模型降低新生兒AKI風險，"STARZ"則準確預測NICU患者AKI。結合AI和生物標記物或許提升預測能力。 PubMed DOI

人工智慧（AI）是模仿人類智慧並學習的機器，已廣泛運用在日常生活中，從搜尋引擎到家用助理。在醫療保健領域，AI可增強臨床護理和研究，特別在腎臟學的診斷、治療和預測方面。AI透過辨識患者數據中的模式提高診斷準確性，早期發現腎臟疾病並獲得更好結果。然而，需克服數據質量、隱私、偏見和法律等挑戰。訓練腎臟學家掌握AI基礎知識對發揮其在個人化醫療的潛力至關重要。歐盟提出的規定旨在確保醫療保健領域實施安全和道德的AI。 PubMed DOI

整合人工智慧和機器學習可改善心臟衰竭和急性腎損傷患者護理，提供個人化治療。本評論探討了人工智慧技術應對挑戰，強調驗證、合作和道德。結合分析工具和臨床知識，可提升患者護理水平。 PubMed DOI

敗血症引起急性腎損傷（SA-AKI）是危重病患常見併發症，增加死亡率和醫療成本。傳統方法預測SA-AKI效果參差，因此引起對使用人工智慧（AI）和機器學習（ML）進行更準確預測的興趣。像XGBoost和RNN-LSTM等ML模型在預測SA-AKI和死亡方面表現優異，超越傳統風險評估。AI/ML可量身訂製護理、優化治療，改善SA-AKI患者結果。然而，需克服數據隱私和監管合規挑戰。AI/ML可提早檢測風險、個人化管理，應對SA-AKI。未來發展包括實時監測和預測演算法，以便及時介入，但成功實施需持續改進模型和監管監督。本文探討AI/ML如何改革SA-AKI護理。 PubMed DOI

糖尿病腎病（DKD）是2型糖尿病的一大併發症，對全球健康影響深遠。及早檢測DKD對改善病人結果至關重要。近期，人工智慧（AI）和機器學習（ML）在醫療領域的進展，特別是在預測DKD方面，顯示出良好潛力。研究顯示，AI和ML在預測DKD進展上表現優於傳統模型，並能整合遺傳數據，增進對疾病的理解及個性化治療。儘管面臨數據需求和標準化挑戰，AI和ML仍有潛力改變DKD的管理方式，未來應專注於開發臨床應用的AI工具。 PubMed DOI

腎臟科的研究越來越重視複雜的分子系統及其與疾病和治療的關聯。隨著組學科學和數位健康的進步，研究變得更依賴數據，並需要強大的計算工具來處理新生物標記。人工智慧（AI）和機器學習（ML）在分析各類數據上展現出優勢，但目前只有少數基於ML的醫療決策系統經過驗證可用於臨床。為了有效整合新發現，需發展可解釋的ML方法和個人化醫療策略。AI驅動的「智慧腎臟科」仍在起步階段，面臨數位鴻溝等挑戰。這篇社論探討了AI在腎臟科的應用，並介紹了相關特刊。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI），特別是大型語言模型（LLMs），在重症腎臟科的應用正逐漸顯現其潛力。這些技術能提升病人護理、簡化流程，並改善診斷準確性及臨床推理。未來，隨著自動化的發展，生成式AI可能會優化病人結果，但實施時需謹慎考量倫理、數據隱私及人類監督等問題。重點包括LLMs在診斷、病人教育及電子健康紀錄整合的應用，以及解決倫理問題的重要性。總之，雖然潛力巨大，但挑戰與限制需仔細評估。 PubMed DOI