基于人工智能的模型预测患者急性肾损伤的风险

急性肾损伤 (AKI) 在重症监护病房的患者中很常见，预测哪些患者有风险可以帮助临床医生采取适当的预防措施。研究人员最近开发了一种基于人工智能的模型来帮助做出这样的预测。该研究将于 11 月 3 日至 6 日在 2022 年 ASN 肾脏周上发表。

2015-2020 年在台中荣军总医院重症监护病房收治的 16,785 名成年人中，有 30% 发生了 AKI。基于这些患者数据(包括尿液趋势和血清肌酸在内的 21 个特征)的基于人工智能的 AKI 预测模型在来自其他 4 个医疗中心的患者(分别为 2,874、10,758、12,299 和 12,483 名患者，范围广泛)中得到验证AKI 发生率为 24.9-67.2%)。该模型在提前 24 小时预测 AKI 方面是准确的。

“在 24 小时之前对 AKI 的早期预测可能有助于临床医生及时采取干预措施，以防止 AKI 发生或减轻其严重程度，”台中退伍军人总医院的通讯作者 Chun-Te Huang 医学博士说。“我们的模型可以轻松共享并集成到不同的医院，以在电子健康信息系统中提供实时风险预测。”

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