腹膜透析中的人工智能和机器学习:临床结果的系统审查和预测建模
Muhammad Muaz Mushtaq1, Maham Mushtaq1, Husnain Ali1
1King Edward Medical University, Mayo Hospital, KEMU Boys Hostel, Link Mcleod Road, Lahore, Pakistan.
International urology and nephrology
|July 6, 2024
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在预测腹腔透析 (PD) 患者的结果方面表现有前途. 需要进一步的研究来验证这些AI/ML模型的临床用途.
科学领域:
- 腎臟病學 (nephrology) 是一種醫學專業.
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 人工智能和机器学习为优化腹膜透析 (PD) 治疗结果和临床决策提供了巨大的潜力.
- 这项研究提供了一个全面的AI/ML应用在PD的概述,专注于结果预测和患者护理的增强.
研究的目的:
- 为PD提供AI/ML应用的全面概述.
- 专注于AI/ML对临床结果和患者护理改进的预测能力.
主要方法:
- 按照PRISMA指南 (2020) 进行系统审查.
- 使用MeSH术语和关键词搜索AI,ML和PD的主要数据库.
- 包括9项研究,在审查793篇文章后,使用叙事合成进行发现.
主要成果:
- 包括九项研究,利用各种AI/ML技术和数据.
- AI/ML在预测死亡率方面表现出显著的预后准确性.
- 应用范围扩展到预测技术失败,住院和免疫反应.
结论:
- 在PD中AI/ML应用提高了预测准确性,风险分层和决策支持.
- 限制包括小样本大小和潜在偏差,需要进一步验证.
- 未来将AI/ML模型纳入临床实践可以改善PD患者的治疗结果.
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