人工智能和机器学习在肺移植中的应用:全面审查
Xiting Liu1, Wenqian Chen1, Wenwen Du1
1Department of Pharmacy, China-Japan Friendship Hospital, Beijing, China.
Frontiers in digital health
|May 16, 2025
概括
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 可以通过分析复杂的数据以获得更好的结果来个性化肺移植 (LTx) 护理. 对于AI/ML来说,必须解决数据质量和信任等挑战,以充分提高LTx的成功和患者的生活质量.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 移植手术 移植手术
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 肺移植 (LTx) 是对末期肺病的关键治疗方法.
- 管理LTx接收者涉及复杂的,多阶段的护理,整合不同的数据类型.
- 个性化临床决策对于优化患者治疗结果至关重要.
研究的目的:
- 探索AI和ML在肺移植中的应用.
- 确定在LTx管理中使用AI/ML的好处和挑战.
- 突出AI/ML在提高LTx成功率和患者生活质量的潜力.
主要方法:
- 在LTx的手术前,手术内和手术后阶段对AI和ML应用的审查.
- 分析多维数据集成 (人口统计,临床,病理学,成像,omics).
- 讨论AI/ML对器官分配,捐赠者评估,生存预测和并发症识别的贡献.
主要成果:
- 人工智能和机器学习擅长处理复杂的多维数据,用于LTx管理.
- 这些技术有助于为LTx接受者个性化临床决策.
- 人工智能/ML应用在优化器官分配和预测患者/移植存活方面表现有前途.
结论:
- 人工智能和机器学习为改善肺移植结果和患者生活质量提供了巨大的潜力.
- 关键的挑战包括数据质量,模型解释性,医生信任和道德考虑.
- 需要进一步的研究来克服这些障碍,并充分认识到AI/ML在LTx中的好处.
