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Updated: Jun 3, 2025
07:30
Robot-Assisted Kidney Transplantation
Published on: July 19, 2021
3.4K
人工智能和机器学习对器官提取和移植的影响:全面审查
David B Olawade1, Sheila Marinze2, Nabeel Qureshi2
1Department of Allied and Public Health, School of Health, Sport and Bioscience, University of East London, London, United Kingdom; Department of Research and Innovation, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, United Kingdom; Department of Public Health, York St John University, London, United Kingdom; School of Health and Care Management, Arden University, Arden House, Middlemarch Park, Coventry CV3 4FJ, United Kingdom.
Current research in translational medicine
|January 10, 2025
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 正在通过改善捐赠者匹配,手术规划和操作效率来彻底改变器官移植. 解决数据隐私和验证等挑战是实现AI的关键.
科学领域:
- 移植医学 移植医学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 器官移植在供体与受体匹配,手术精度和操作效率方面面临挑战.
- 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的整合为这些复杂问题提供了潜在的解决方案.
研究的目的:
- 审查AI和ML在器官提取和移植中的变革性作用.
- 探索AI/ML在捐赠者与接受者匹配,手术规划,预测分析和运营效率方面的应用.
- 为了确定AI/ML在移植医学中的挑战和未来方向.
主要方法:
- 关于人工智能和机器学习在器官移植中的应用现有文献的叙述性综述.
- 分析AI/ML对捐赠者与接受者匹配,手术规划,预测分析和操作工作流程的影响.
- 讨论挑战和未来的研究途径.
主要成果:
- 通过复杂的数据分析,AI/ML增强了捐赠者-接受者匹配,改善了器官分配和移植成功.
- 人工智能驱动的图像分析有助于手术规划,器官细分和风险预测.
- 预测分析通过预测拒绝,感染和恢复来个性化治疗.
- 人工智能优化了移植中心的运营,预测了需求并改善了资源配置.
结论:
- 人工智能和机器学习显著提高了器官移植过程,从匹配到术后护理.
- 必须解决包括数据隐私,监管和验证在内的挑战,以便广泛采用.
- 未来的方向包括整合基因组数据,机器人手术和远程监控,以实现精确和持续的护理.
