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

持續性腎臟替代療法（CRRT）對急性腎損傷的重症病患至關重要，近期對於人工智慧（AI）在CRRT應用的研究逐漸增多。一項回顧文獻發現，十篇相關研究中，2021年的發表特別突出，60%的研究專注於機器學習模型，旨在提升CRRT的效果。主要研究方向包括早期指標、預測死亡率及腎臟恢復等，但文獻中也指出缺乏前瞻性驗證及偏見問題。儘管研究增多，仍需進一步探索AI如何改善臨床決策及CRRT的整體流程。 PubMed DOI

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

最近在腎臟科學領域的數學建模進展，主要分為機制動態系統和人工智慧/機器學習兩大類。機制模型能清楚表現變數間的因果關係，但開發過程較為複雜；相對的，人工智慧則能從大量數據中找出模式，具備強大的預測能力，但解釋上較為困難。慢性腎臟病（CKD）產生了豐富數據，透過正確的建模方法可有效利用。整合這兩種方法，可能有助於提升病患照護，改善腎臟科學的決策與結果。 PubMed DOI

整合人工智慧和機器學習可改善心臟衰竭和急性腎損傷患者護理，提供個人化治療。本評論探討了人工智慧技術應對挑戰，強調驗證、合作和道德。結合分析工具和臨床知識，可提升患者護理水平。 PubMed DOI

慢性腎臟疾病（CKD）導致礦物代謝問題，增加死亡率。目前的治療並未改善結果，因為對疾病的了解不完整，且缺乏早期臨床目標。一種新方法使用數學建模和人工智慧可能有助於產生新的治療想法。這可能導致個人化療法，並改善CKD患者的結果。 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

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