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人工智能与深度学习在ICU急性肾损伤预测中的最新进展
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更新于2024-08-04
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"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。"
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最新ICU相关急性肾损伤的人工智能和深度学习系统的进展(全文)急性
肾损伤(AKI)会影响多达60%入住ICU的患者。预防、早期诊断 和适当治
疗对于减轻AKI相关短期和长期死亡率和发病率至关重要。AKI 会增加慢性危
重病的风险,长期生存率和生活质量较差,尤其是当肾功能 恢复不完全或延
迟时。
AKI具有复杂的病理生理学,难以用简单的决策算法来表示。精明的、训 练
有素的重症监护医生可能完全有能力进行高效、全面的诊断检查,但结 果通
常会在数小时后出来,并花费大量的医疗费用。然而,使用常规收集 的临床
数据,人工智能模型可以准确地表示危重疾病中AKI的复杂病理 生理学。
本文的目的是汇总和批判性评估最近发表的有关人工智能应用的文献,用 于
对危重AKI患者进行预测、诊断和亚表型分析。对过去18个月内发 表的重要
同行评审文章的主要公开数据库进行了系统审查。
材料和方法在PubMed中系统搜索了截至2021年6月的18个月期间发表的 与
AKI预测或模型开发或验证相关的文章。搜索利用了医学主题词
(MESH )术语并被分成三组:ICU、AKI和预测/建模。227篇文章通过
搜索标准确定,并由两名审稿人独立筛选,分歧由第三名审稿人解决。
通过标题/摘要筛选的46篇文章的全文进行了审查。
急性肾损伤算法我们确定了 2020年1月至2021年7月期间发表的30项符合纳
入
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