新的預測模型U-AKIpredTM能夠在12小時內預測危重病患中的急性腎損傷（AKI），結合了三個關鍵生物標誌，顯示出比其他生物標誌更好的預測表現。模型在訓練集和驗證集中表現準確，並創建了基於預測性能最佳化的等高線圖。U-AKIpredTM在預測AKI和嚴重AKI方面優於NephroCheck®，是危重病房中識別高風險AKI患者的重要工具。 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

這項研究針對尿路結石患者的急性腎損傷（AKI）風險因素進行調查，並建立早期檢測AKI的預測模型。研究分析了1,016名急診患者，發現18.7%發展為AKI。透過多因素邏輯回歸，識別出年齡、發燒、糖尿病等獨立風險因素。預測模型的ROC曲線下面積（AUC）為0.818，顯示良好表現，並具臨床實用性，能幫助醫生識別高風險患者，改善預後。 PubMed DOI

最近甘肅省醫院進行了一項研究，調查急性胰臟炎患者在30天內發生重大不良腎事件的風險因素。研究納入391名患者，分為無MAKE30的320名和有MAKE30的71名。透過邏輯回歸分析，識別出性別、呼吸頻率、肌酸酐、白介素6等獨立風險因素。研究團隊開發的列線圖顯示出良好的預測能力（AUC = 0.842），超過傳統SOFA評分，並在不同病因中均有效，為急性胰臟炎患者的風險評估提供了新工具。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在住院兒童中常見，因此開發可靠的預測模型來評估AKI後的結果非常重要。本研究分析了來自中國兩家兒童醫院的8,205名AKI住院兒童，主要評估住院死亡率及28天內需透析的情況。研究使用遺傳算法選擇特徵，並採用隨機森林模型進行預測，結果顯示該模型在預測住院死亡率的AUROC達0.854，透析需求的AUROC更高達0.889，且表現優於傳統的兒童重症疾病評分，顯示出良好的臨床應用潛力。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在重症監護病房（ICU）病人中很常見，且與高 morbidity 和 mortality 相關。因為目前沒有針對 AKI 的特效藥，持續性腎臟替代療法（CRRT）成為主要治療。本研究建立並驗證了一個預測重症 AKI 病人在接受 CRRT 後 90 天死亡率的模型。研究分析了1121名病人的數據，並利用Cox比例風險回歸開發了預測模型，包含七個預測因子。模型在訓練組和驗證組中表現良好，能有效識別高風險患者。 PubMed DOI

這項研究用15項加護病房常見的數據，開發出一個能預測重症病人7天內發生不同程度急性腎損傷（AKI）風險的模型。分析976位病患資料，模型準確度不錯（AUC 0.76），也有臨床實用性，有助於及早找出高風險病人，提升治療效果。 PubMed DOI

這項研究開發了一套預測工具，能評估老年ICU病人發生急性腎損傷（AKI）的風險。模型以15個臨床因素建立，準確度高（AUC約0.81）；簡化版只用5個關鍵因素，表現也不錯（AUC約0.78）。兩者都實用且準確，有助臨床醫師及早辨識高風險病人。 PubMed DOI

這項研究用重症醫療資料庫，針對加護病房的肺栓塞患者，開發並驗證了一個預測急性腎損傷（AKI）風險的工具。研究找出六個獨立風險因子，建立的預測圖比SAPS II評分更準確，且已經過內外部驗證，未來有機會幫助臨床醫師及早發現高風險患者，及時預防AKI。 PubMed DOI

這項研究分析180位敗血性休克兒童，發現44.4%會發生急性腎損傷（AKI）。身高較高、蛋白尿、procalcitonin和BUN偏高、base excess偏低、PT延長都是AKI的危險因子，及早用抗生素則有保護效果。研究也建立了一個準確度高的風險預測圖，能幫助醫師早期辨識高風險兒童並及時治療，提升預後。 PubMed DOI