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

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

這項研究探討急性腎損傷（AKI）、急性腎病（AKD）與慢性阻塞性肺病（COPD）患者的死亡率關聯。研究分析了2,829名住院病人的數據，使用八種機器學習演算法進行預測。結果顯示，AKI發生率為13.71%，AKD為15.11%，整體死亡率為4.84%。LightGBM演算法表現最佳，對AKI、AKD及死亡率的預測準確度分別為0.815、0.827及0.934。研究強調腎功能變化在預測死亡率中的重要性，並開發了網頁應用程式以協助識別高風險患者，改善預後。 PubMed DOI

研究團隊開發了一套深度學習模型，能結合實驗室數據和臨床紀錄，準確預測住院成人48小時內發生中重度急性腎損傷（AKI）的風險，效果比只用結構化資料的模型更好，有助醫師及早發現高風險病人並介入治療。 PubMed DOI

這項研究用機器學習模型（特別是 LGBM）來預測有營養不良風險患者的急性腎臟疾病、急性腎損傷和死亡率，效果不錯，也找出重要風險因子。團隊還開發了 AI 網頁工具，幫助醫師早期介入治療。未來會持續優化並擴大這些工具的應用。 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

這項研究用重症醫療資料庫，開發XGBoost機器學習模型，能早期預測ICU裡有SA-AKI的病人是否會發生SAD。模型表現比傳統方法好，內外部驗證AUROC分別為0.775和0.687，準確度佳。這模型能更早、方便預測SAD，特別適合臨床上難以直接評估的病人使用。 PubMed DOI

這項研究分析超過1.7萬名ICU急性腎損傷病人，根據腎功能和尿量變化分成四種亞型。結果發現，腎功能惡化但尿量增加的病人死亡率最高，腎功能改善且尿量穩定的病人預後最好。這有助於未來針對不同AKI病人，提供更精準的治療建議。 PubMed DOI