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

急性腎損傷（AKI）治療挑戰多，科學家致力發展工具協助分類AKI亞型，以提供更精準治療。利用人工智慧分析健康記錄和生物樣本數據，有助於AKI亞型辨識。然而，除了分類風險和亞型外，實際應用測試也至關重要，包括指導干預措施和預測臨床試驗治療反應。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）是一個複雜情況，研究發現不同生物標記的AKI亞型，與長期風險有關。這些亞型可幫助個別治療，預防AKI後的併發症。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在住院患者中很常見，與較高的死亡率和併發症有關。新研究顯示，AKI具有不同的原因和結果，呈現多樣性。這篇評論探討了基於對其複雜性理解的改進，出現的新型AKI亞型。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）是個嚴重的全球疾病，致死率高。生物標記在診斷、預測、干預和評估AKI結果扮演關鍵角色。研究指出人們對於敗血症、COVID-19、細胞凋亡、發炎和慢性腎病變相關的生物標記越來越感興趣。未來研究可能會著重在鐵死亡、腎臟纖維化和COVID-19，並強調運用人工智慧，特別是機器學習，來發現和驗證AKI生物標記。 PubMed DOI

研究發現不同亞型的SA-AKI可量身定制護理，並透過尿液測量數據及腎功能變數識別出三種亞型。這些亞型在死亡率及治療需求上有不同表現，結合數據或有助預測SA-AKI進展及存活率。 PubMed DOI

傳統的急性腎損傷（AKI）分類有限，透過生物標誌辨識預測性靶點，可更深入了解AKI病理生理，制定特定治療靶點，提升個人化護理。生物標誌可協助區分不同風險和量身訂製治療策略，重新定義AKI並加強臨床管理。新生物標誌有助預測亞臨床和持續性AKI，引導急性透析決策，辨識AKI亞型。結合生物標誌和亞型分類的管理方法，促進研究與臨床間的連結，快速準確辨識和治療AKI。早期應用腎臟生物標誌進行AKI檢測和護理捆綁，比單獨護理捆綁更有效，邁向精準醫療邁出重要一步。 PubMed DOI

人工智慧，特別是機器學習，在預測敗血症相關的急性腎損傷（AKI）方面展現潛力。2023年4月28日的系統性回顧分析了2898篇文獻，最終選出25篇相關研究。結果顯示，邏輯回歸和極端梯度提升是最常用的演算法，預測模型主要分為早期識別、預後預測和亞型識別。關鍵因子包括血清肌酸酐、乳酸、年齡等。然而，研究質量普遍較低，需改善臨床效用評估及增強模型實用性。 PubMed DOI

住院期間的急性腎損傷（AKI）會顯著提高併發症和死亡率風險。研究分析了56,820名成人患者的數據，發現24.5%的患者有AKI，其中只有3.3%被正確診斷為完全AKI，68%的AKI病例未被檢測到。與完全AKI患者相比，未檢測的AKI患者年齡較輕、合併症較少，死亡率也較低。這項研究強調了住院患者中AKI識別的差異性及未檢測病例的普遍性，顯示準確診斷AKI對改善患者結果的重要性。 PubMed DOI

這項研究分析了2002至2012年間巴西里約熱內盧170家醫療機構的17,158名急性腎損傷（AKI-D）患者，探討其複雜性。研究發現，患者中位年齡為75歲，感染是主要原因，特別是社區獲得性肺炎。透過潛在類別分析，識別出四個患者類別，顯示不同類別的死亡率和恢復情況差異。研究強調了AKI的異質性，建議未來研究應結合臨床特徵與先進診斷技術，以深入了解AKI的臨床及分子層面。 PubMed DOI