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).docx
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2022-12-14
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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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