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

上传者: xinkai1688 | 上传时间: 2024-06-25 09:33:51 | 文件大小: 18KB | 文件类型: DOCX
【急性肾损伤(AKI)】是重症监护病房(ICU)中常见且严重的并发症,影响着大约60%的ICU患者。AKI的发生与较高的短期和长期死亡率及发病率相关,可能导致慢性肾病风险增加,降低长期生存质量和生活品质。由于其复杂的病理生理机制,传统的决策算法在诊断和管理上存在局限。 【人工智能(AI)和深度学习在AKI中的应用】近年来,AI和深度学习模型被广泛应用于AKI的预测、诊断和亚表型分析,以弥补传统方法的不足。这些模型能够处理大量临床数据,更准确地捕捉AKI的复杂动态变化。通过机器学习,可以预测AKI的发展,从而实现早期干预,降低不良后果。 【研究方法】研究者对过去18个月内发表的相关文献进行了系统审查,主要在PubMed数据库中搜索与AKI预测、模型开发和验证相关的文章。他们筛选出46篇全文进行详细评估,最终选择了30项研究,其中27项涉及AKI预测模型,两项专注于AKI亚表型,一项同时涉及两者。 【患者群体与数据来源】研究涵盖了不同来源的患者群体,如单一中心和多中心,最常见的数据源是重症监护医疗信息数据库(MIMIC-III)。研究样本包括综合ICU、脓毒症、手术、糖尿病酮症酸中毒、失血性休克和急性脑损伤患者。AKI的定义主要依据KDIGO标准,部分研究也使用了AKIN标准。 【预测模型】逻辑回归是最常见的建模技术,其次是深度学习模型,如循环神经网络(RNN)、一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型通过分析时间序列数据,如生理参数和实验室结果,提供了连续、实时的AKI风险预测。深度学习模型在预测性能上表现出优越性,例如,双向LSTM网络、1D-CNN模型等。 【性能评估】模型的性能常用接收器操作特性曲线(AUROC)、灵敏度、特异性、正预测值(PPV)、负预测值(NPV)、准确性和精确率-召回曲线(AUPRC)等指标进行评估。一些模型通过动态分析患者数据趋势,提高了预测准确性。 【可解释性】深度学习模型的可解释性也在逐步提高,例如,通过积分梯度测量确定影响AKI风险的关键因素,如肌酐和尿量变化。 【未来方向】多任务模型的提出,旨在同时预测AKI的不同阶段,优化了预测效率。随着AI和深度学习技术的不断发展,它们在ICU中预测和管理AKI的潜力将进一步增强,有望改善患者预后,降低医疗成本。

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