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這項研究開發了一個名為PRIME Solution的AI模型,專門用來預測急性腎損傷(AKI),並評估其對臨床醫師的幫助。模型基於183,221次住院紀錄,並用4,501次進行驗證。結果顯示,專家在無AI支持下的準確率最高,AI的協助提升了召回率和F1分數,並減少了審查時間。對於AKI病例,AI的效果更明顯,專家的表現改善最為顯著。整體來看,AI的協助增強了AKI的預測能力,改善程度依使用者專業程度而異。 PubMed DOI


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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

已研發出運用機器學習演算法的人工智慧模型,可預測急性腎損傷(AKI)患者的住院死亡率。綜合評估後發現,廣泛學習系統(BLS)和彈性網絡最終(ENF)模型預測效果最佳,而臨床模型(PCM)表現較差。PCM模型負預測值最高,可用於排除規則。總體而言,BLS和ENF模型與其他模型同樣有效,但仍需進一步研究確認。 PubMed DOI

敗血症引起急性腎損傷(SA-AKI)是危重病患常見併發症,增加死亡率和醫療成本。傳統方法預測SA-AKI效果參差,因此引起對使用人工智慧(AI)和機器學習(ML)進行更準確預測的興趣。像XGBoost和RNN-LSTM等ML模型在預測SA-AKI和死亡方面表現優異,超越傳統風險評估。AI/ML可量身訂製護理、優化治療,改善SA-AKI患者結果。然而,需克服數據隱私和監管合規挑戰。AI/ML可提早檢測風險、個人化管理,應對SA-AKI。未來發展包括實時監測和預測演算法,以便及時介入,但成功實施需持續改進模型和監管監督。本文探討AI/ML如何改革SA-AKI護理。 PubMed DOI

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

慢性腎臟病(CKD)是一種常見疾病,可能引發嚴重健康問題。本系統性回顧分析了33項人工智慧(AI)模型在預測CKD進展的有效性。主要發現顯示,這些預測工具的合併敏感度為0.43,特異度高達0.92,顯示出良好的識別能力。正似然比為5.12,負似然比為0.28,曲線下面積(AUC)為0.89,顯示整體診斷準確性不錯。儘管結果令人鼓舞,研究仍強調需進一步優化AI模型,以平衡敏感度與特異度,並克服數據集不平衡等限制。 PubMed DOI

這項研究專注於開發一個機器學習的風險預測模型,旨在預測兒童患者的急性腎損傷(AKI)和急性腎病(AKD),強調早期檢測對改善患者結果的重要性。分析了2,346名住院兒童的數據,發現AKI的發生率為14.90%,AKD為16.26%。研究指出,LightGBM演算法在預測上最有效,AKI的AUROC分數為0.813,AKD為0.744。主要預測因子包括血清肌酸酐和白血球計數,並強調了機器學習模型在早期識別高風險患者的潛力,以改善臨床結果。 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

這項研究針對慢性腎病(CKD)患者在接受冠狀動脈手術後的急性腎損傷(PC-AKI)進行預測。研究團隊在2015至2021年間招募了989名CKD患者,發現12.6%出現PC-AKI。他們使用隨機森林算法和六個機器學習模型進行比較,結果顯示深度神經網絡(DNN)模型表現最佳,術前變數的AUROC為0.733,術中變數則為0.770,超越傳統Mehran評分(AUROC 0.631)。此外,研究還利用SHAP方法提升模型可解釋性,並開發網頁工具協助醫生評估PC-AKI風險,顯示出良好的臨床應用潛力。 PubMed DOI

這項研究回顧了人工智慧(AI)和機器學習(ML)在預測住院病人急性腎損傷(AKI)的表現。共分析了4,816篇文章,最終納入95篇,涵蓋380萬次住院紀錄。最常用的AKI定義是KDIGO-AKI標準。識別出302個預測模型,以邏輯回歸模型最為普遍。預測AKI的關鍵因素包括年齡、性別、糖尿病等。預測模型的AUC顯示出潛力,但臨床應用仍面臨挑戰,因為研究間存在顯著異質性和偏差風險。 PubMed DOI