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這篇論文探討如何利用大數據改善腎病患者的結果,並強調倫理問題。腎臟科社群需謹慎收集數據,確保數據質量,以避免「垃圾進,垃圾出」的情況,影響病人照護。數據存取必須安全且結構化,僅限授權人員使用,並需有效檢索以支持研究。此外,分析數據時需注意潛在錯誤和偏見,影響醫療品質。建立安全的平台和醫學專家與數據科學家的合作,才能發揮大數據的潛力,造福患者。 PubMed DOI


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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

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

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

這項研究探討人工智慧(AI)在醫療領域的風險,並提出政策建議以減輕這些風險,同時發揮AI的優勢。AI若正確使用,能對醫療產生重大影響,但其快速普及也帶來倫理、法律及社會問題。研究指出,數據偏見可能導致護理不平等,且AI的可解釋性和問責性問題可能影響病人安全。報告建議提高醫療人員的AI素養、加強隱私保護,並將倫理原則融入AI設計,以確保負責任且公平地使用AI,提升醫療品質。 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

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

人工智慧(AI)正在改變醫療保健,但也帶來了倫理和法規挑戰。本研究旨在建立一個可信賴的AI框架,強調透明度和公平性,並提供可行策略以在臨床中實施。透過文獻回顧,發現目前AI治理存在缺口,提出了適應性監管框架和可量化的可信度指標。研究強調多方參與和全球合作的重要性,以確保AI創新能解決醫療需求。實現可信賴的AI需要技術進步、倫理保障和持續合作,促進負責任的創新並提升病人結果。 PubMed DOI