機器學習是人工智慧的一部分，能讓電腦透過數據分析和數學演算法進行預測或識別模式。在重症醫療中，機器學習對於預測急性腎損傷（AKI）等結果非常重要，並能幫助制定預後和管理策略。此外，它也是研究AKI的有力工具，能加深我們對其臨床和生化層面的理解。這篇綜述將介紹機器學習的基本概念，並總結最新的研究成果。 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

這項研究利用極端梯度提升（XGBoost）模型來預測創傷病患的急性腎損傷（AKI）。研究分析了2015年到2023年期間，17,859名創傷病患的數據，並收集了多項臨床參數。模型基於2021年7月的數據開發，並用2021年8月的數據進行驗證。結果顯示，模型在預測AKI的表現上相當不錯，48小時的AUROC達到0.864，24小時的AUROC則為0.904。關鍵預測特徵包括血清肌酸酐、年齡及其他生化指標。整體而言，XGBoost模型能有效提前預測AKI。 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

這項研究開發了一套預測工具，能評估老年ICU病人發生急性腎損傷（AKI）的風險。模型以15個臨床因素建立，準確度高（AUC約0.81）；簡化版只用5個關鍵因素，表現也不錯（AUC約0.78）。兩者都實用且準確，有助臨床醫師及早辨識高風險病人。 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

這項研究用AI分析95位接受CKRT的重症新生兒和嬰兒，發現尿量少、肌酸酐上升多、延遲治療和低血壓會提高住院死亡風險（死亡率47.3%）。存活者中有三成出院時有蛋白尿，和高肌酸酐及原發性腎病有關。AI模型有助於找出影響短期預後的關鍵因素。 PubMed DOI