近期腎臟病理生理學的進展受到人工智慧（AI）的影響，為腎臟疾病的理解與管理開啟新方向。AI在風險分層、預後評估及腎臟腫瘤學中發揮重要作用，能更準確預測疾病進展。儘管如此，數據整合和倫理問題仍是挑戰。未來需進行實施研究，將AI算法有效轉化為臨床實踐，並整合各類數據，以提升腎臟病的診斷與治療策略。 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

AI在醫療保健領域有重大進展，如OpenAI的ChatGPT。但需注意保護患者隱私、解決偏見問題和維護數據質量。採取同態加密和安全多方計算等策略保護機密性，確保可解釋的人工智慧。合作至關重要，政策制定者、開發人員、醫療從業者和患者需攜手合作，最大化AI在醫療保健領域的效益。 PubMed DOI

人工智慧和大數據分析在腎臟病學和透析領域有潛力改變醫療實踐，提高診斷準確性、早期檢測、個性化治療，以及識別護理效率低下。調查顯示醫師認為人工智慧可減少醫療錯誤，但仍擔憂治療一致性、隱私和病人護理。克服這些擔憂對整合人工智慧在腎臟病學中至關重要。 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

臨床決策支援工具在臨床護理中越來越常見，但擔心算法偏見和敏感變數如種族。了解偏見來自電子健康記錄的重要性，包括代理變數、可觀察性問題和潛在異質性。敏感變數的納入常取決於定性因素，而非定量分析。健康系統的治理委員會在解決這些問題中扮演關鍵角色，目標是推動社區方法，重視公平和敏感變數在模型開發和治理中的意識。 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

這篇評論探討了人工智慧（AI）在重症護理腎臟科的進展與應用。AI 演算法能提升早期檢測、風險預測及個性化治療，特別是在急性腎損傷（AKI）管理上。機器學習模型可在血清肌酸酐變化前預測 AKI，而大型語言模型則能自動生成臨床筆記和患者教育材料。儘管如此，為了發揮 AI 的潛力，仍需解決數據質量和倫理等挑戰。成功整合 AI 需要腎臟科醫生、重症醫師與 AI 專家的合作與持續教育。 PubMed DOI

人工智慧對生活的影響深遠，尤其在醫學領域。這篇文章探討了醫學倫理的兩大重點：大數據與聊天機器人如ChatGPT的應用。這兩者涉及數據收集、演算法開發和決策三個階段。在數據收集時，醫生需尊重病人的自主權與隱私。雖然科技能協助診斷與治療，但最終決策仍需醫生與病人共同討論。此外，使用人工智慧進行研究時，對結果要保持批判性思考，以免被誤導。 PubMed DOI