人工智能与深度学习在ICU急性肾损伤预测中的最新进展

"这篇文档详细探讨了人工智能(AI)和深度学习系统在最新ICU相关急性肾损伤(AKI)管理中的应用。文章指出，AKI是重症监护病房(ICU)患者常见的并发症，对患者的短期和长期健康有显著影响。由于其复杂的病理生理学，AKI的早期识别和治疗极具挑战性。AI模型可以通过分析常规临床数据，帮助精确地表示AKI的复杂性，并可能提供更快、更有效的诊断。 在方法部分，作者进行了系统性的文献回顾，关注过去18个月内在PubMed上发表的关于AKI预测、诊断或模型开发的文章。他们筛选了227篇文章，并对46篇全文进行了深入分析。研究发现，共有30项研究符合纳入标准，其中27项专注于AKI预测模型的开发或验证，2项涉及AKI亚表型分析，1项同时包含这两个方面。这些研究的患者群体主要来源于多个中心，特别是重症监护医疗信息数据库(MIMIC-III)。 大部分研究采用KDIGO标准来定义AKI，部分研究结合血清肌酐和尿量标准。结局指标包括不同阶段的AKI持续时间，窗口时间从住院24小时到7天不等。AI模型的目标在于提前预测AKI的发生，以便采取预防措施或早期干预，从而改善患者预后。 通过对这些研究的分析，作者总结了AI和深度学习技术在AKI管理中的潜力，强调了它们在快速识别风险、提高诊断准确性和优化治疗决策中的作用。然而，尽管这些技术展现出巨大的前景，但仍需要更多的多中心研究和临床试验来验证其效果，并确保这些模型的可推广性和实用性。未来的研究应致力于整合多种数据源，如电子健康记录、生物标志物和影像学，以创建更为精准的AKI预测工具，进一步提升临床护理水平。"