通过人工智能增强移植团队：在移植中有意义地使用AI-研究论文

系统免疫学的进步，例如新的生物标志物，为高度个性化的免疫抑制方案提供了潜力，可以改善患者的预后。 将来，将所有这些信息与其他患者历史记录数据集成可能将不得不依靠人工智能（AI）。 AI代理可以通过发现文献中未涵盖的特定患者的模式并做出预测，或者通过整合大量数据（例如，跨多个生物标记物的趋势），使人类无法预料的方式来帮助增强移植决策。 与其他临床决策支持系统类似，人工智能可以帮助克服人为偏见或判断错误。 但是，迄今为止，人工智能尚未广泛用于移植中。 在此快速审查中，我们调查了近期研究中与移植相关的AI应用程序所采用的方法，并确定了与实现这些工具有关的问题。 我们确定了阻碍移植中使用AI的三个关键挑战（偏差/准确性，临床决策过程/ AI可解释性，AI可接受性标准）。 我们还确定了可以在近期内采取的步骤，以帮助推进AI在移植中的有意义的应用（在每个中心组成一个移植AI团队，建立临床和道德可接受标准，并将AI纳入共享决策模型中）。