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

電子健康紀錄（EHRs）中的非結構化數據包含重要的病患資訊，自然語言處理（NLP）能有效提取這些數據，省去手動檢查的麻煩。NLP首先對文本進行預處理，強調關鍵術語，並去除不相關信息。現代NLP利用機器學習和深度學習技術，能更好理解上下文。 在腎臟病研究中，NLP能準確識別慢性腎病（CKD）及提取病患症狀，並指出與急性腎損傷和CKD進展相關的特徵。儘管NLP潛力巨大，但在臨床應用上仍緩慢，主要因為缺乏外部驗證。NLP能從自由文本中提取關鍵資訊，卻在腎臟病領域未被充分利用。 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

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

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

慢性腎臟病（CKD）是全球公共健康的重大挑戰，導致心血管疾病和死亡率上升。為了改善CKD管理，這篇回顧分析了2014至2024年間41篇文章，探討人工智慧（AI）在早期檢測、風險預測、治療建議及病人護理中的應用。研究顯示，AI能有效提升病人結果，但實施過程中面臨數據質量、模型準確性及工作流程整合等挑戰。成功整合AI需醫療界、研究者及監管機構的合作，以確保病人安全和法律合規。 PubMed DOI

AI 正在翻轉腎臟科，協助提升腎臟病的診斷、預測和治療，但臨床應用還有資料品質、偏誤和透明度等挑戰。文章提出用 TRIPOD-AI 檢查表來審查 AI 研究，強調資料完整、模型驗證和倫理。建議多元資料和多中心驗證來減少偏誤。未來會結合多種資料、深度學習影像、穿戴裝置和更智慧的決策系統。 PubMed DOI