人工智慧（AI）在腎臟科，特別是預測住院急性腎損傷（AKI）方面的應用逐漸增多。近期的進展促使多種AI技術發展，提升了不同醫院對AKI的檢測能力。這篇綜述探討了AKI風險預測的演變，對比傳統靜態風險評估模型與新興的AI方法。雖然目前對這些AI模型在臨床應用及病人結果的數據仍有限，但文章對AI在AKI檢測和管理的未來持樂觀態度。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在住院患者中很常見，預後不太樂觀。根據2012年的KDIGO標準，新的生物標誌物可以幫助確認AKI，但對預測住院存活和腎功能恢復的影響還不確定。研究顯示，一些生物標誌物的早期測量可以預測死亡率和腎功能恢復。有必要進一步研究標準化腎功能恢復的定義，以及探討生物標誌物在AKI結果中扮演的角色。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）是一個嚴重的疾病，有不同原因和高死亡率。目前治療主要是支持性護理，但需要新方法針對AKI的潛在原因。透過設計好的臨床試驗來研發新干預措施對改善有風險或患有AKI的病人至關重要。本文討論了病人選擇、終點和試驗設計的策略，以有效評估新干預措施。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）在各年齡和病史的住院患者中很常見。對AKI的認識已促使更多研究針對其識別、診斷和管理。雖然仍有知識上的空白，但解決這些問題可以改善患者護理和結果。改善的關鍵領域包括對AKI患者的啟動、處方、抗凝、監測和後續評估。 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

急性腎損傷（AKI）是一種複雜的病症，近期人工智慧的進展有助於識別AKI的亞表型，從而改善治療方案和預測結果。針對2017至2022年的研究進行系統性文獻回顧，發現不同人群的亞表型識別存在顯著差異。所有研究均使用臨床數據進行患者分組，並探討合併症及實驗室結果的影響。雖然亞表型與死亡率及腎臟恢復的關聯性各異，但識別這些亞表型能幫助醫生更好地管理患者。未來研究應在更大且多樣化的人群中驗證這些結果，以提升臨床應用的相關性。 PubMed DOI

這篇評論探討急性腎損傷（AKI）與慢性腎病（CKD）之間的關聯，強調它們的共同機制及轉變過程。文章指出，修復不良、持續炎症和纖維化會促進這一進展，且兩者都涉及細胞死亡和細胞外基質變化的相似途徑。目前的動物模型雖有助於研究，但在模擬人類狀況上仍有限制。像腎損傷分子-1（KIM-1）和NGAL等生物標記物，可能有助於早期檢測和監測疾病進展。評論呼籲需改進動物模型及驗證生物標記物，以提升對AKI轉變為CKD的理解與治療效果。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）是一種常見但缺乏特定治療的情況。研究指出，脂質代謝對腎臟健康至關重要，因為它涉及能量供應和細胞功能調控。雖然大多數文獻集中於慢性腎病，但本篇綜述將重點放在AKI，探討脂質代謝變化作為早期診斷的潛在生物標記。此外，還回顧了前臨床研究，分析調整脂質代謝對AKI進展的影響，並提出未來研究方向及治療策略。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）是一種常見且複雜的健康問題，尤其在低中收入國家更為普遍。它可能導致短期內的死亡率上升、併發症增加、住院時間延長及高昂的醫療費用。長期來看，AKI可能引發慢性腎病、腎衰竭及心血管疾病，甚至提高死亡風險。雖然有些預防和治療策略，但護理主要還是以支持性措施為主，並針對根本原因進行處理。對於從AKI中恢復的患者，建議進行長期隨訪，但最佳的護理模式仍待確定。 PubMed DOI

急性腎損傷（AKI）對全球死亡風險影響深遠，每次發作都會提高長期死亡的風險，尤其是腎功能未完全恢復時。這篇回顧研究檢視了1990至2024年間的相關文獻，探討腎臟恢復的定義與預測。文中分析了現有的腎臟恢復標準，並回顧了七項替代生物標記的研究，還總結了四項大型隨機研究的結果。目前尚無統一的腎臟恢復定義，但某些生物標記可幫助預測恢復機率，且沒有特定透析方法被證實能促進恢復。 PubMed DOI