神经网络在肝移植中的应用
Jinwen Meng1, Zhikun Liu1, Xiao Xu1,2,3,4
1Key Laboratory of Integrated Oncology and Intelligent Medicine of Zhejiang Province, Department of Hepatobiliary and Pancreatic Surgery, Affiliated Hangzhou First People's Hospital, Zhejiang University School of Medicine, Hangzhou, 310006, China.
ILIVER..
|July 10, 2025
概括
神经网络 (NN) 分析医疗数据,以确定肝移植 (LT) 中的复杂模式. 本综述详细介绍了LT中的NN应用,从移植前评估到移植后并发症预测.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
- 手术创新 在外科创新.
背景情况:
- 肝移植 (LT) 是对末期肝病的关键治疗方法.
- 在LT管理过程中生成的大量数据对手工分析具有挑战性.
- 神经网络 (NN) 为处理复杂的医疗数据提供了先进的功能.
研究的目的:
- 审查神经网络 (NN) 在肝移植 (LT) 中的临床应用.
- 突出NN在LT的各个方面取得的进展和潜力.
- 为临床医生和研究人员提供关于 LT 中最先进的 NN 应用的见解.
主要方法:
- 对LT的NN近期进展的文献综述.
- 将NN应用分为五个关键领域:移植前评估,结果预测,分配系统,操作监测和并发症预测.
- 对NN疗效和在LT中的实施进行当前研究的综合.
主要成果:
- 从捐赠者-接受者评估到术后监测,在LT连续性中越来越多地应用NN.
- 在预测患者的结果和识别移植后并发症方面,NN显示出潜力.
- 在NN模型中的进步促进了改进的LT分配系统和外科监测.
结论:
- 神经网络是肝移植的转型技术,增强了临床决策和患者护理.
- 持续的研究和开发对于克服挑战和实现在LT中的NN的全部潜力至关重要.
- 对于优化肝移植手术和改善患者结果,NN提供了有希望的前景.
