基于人工智能的急性肾损伤预警系统研究进展

摘要：

急性肾损伤(acute kidney injury,AKI)是由多种病因导致的肾功能短期内急剧下降,具有发病率高、致死率高、临床预后差等特点.对于AKI患者早期识别、早期诊断并适时给予干预措施是改善患者不良预后的关键.随着人工智能的普及,AKI预警系统经历了从基于简单算法的电子警报到多特征学习预测模型的逐步发展,能够利用多维复杂的临床数据主动识别高危人群,提醒临床医生早期干预以改善患者不良预后.本文就人工智能在AKI预警系统中的研究进展进行综述.

关键词：急性肾损伤、预测模型、电子警报、机器学习

所属期刊栏目：21

分类号：R692.5(泌尿科学（泌尿生殖系疾病）)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;中关村肾病血液净化创新联盟CKD-MBD青年研究项目;上海市同济医院专病数据库TJDB2103;上海市同济医院临床培育项目;新兴前沿技术联合攻关项目

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：599-602