优化晚期慢性肾病患者中的肾素-血管紧张素-醛固酮系统抑制治疗：平衡益处与风险

《Current Opinion in Lipidology》：Optimizing renin–angiotensin–aldosterone inhibition in advanced chronic kidney disease: balancing benefits and risks

　　人工智能在急性肾损伤（AKI）诊断管理中的应用综述，指出监督学习模型在多中心验证中表现优异，但前瞻性研究不足。未来需加强可解释性AI和临床实施研究。

　　

综述目的

人工智能正在持续且迅速发展。人工智能有潜力解决与急性肾损伤（AKI）的预防、检测和管理相关的多个临床挑战。本综述概述了人工智能在AKI决策中的应用现状，重点介绍了近期的重要进展、趋势以及向实际临床应用迈进的创新。

最新研究发现

目前，对用于预测AKI结果的监督式人工智能模型进行外部验证已经变得很普遍，大量回顾性研究显示这些模型在不同机构、患者群体和国际范围内都表现优异。AKI预测模型的可解释性和可迁移性越来越受到重视，许多最新模型采用了一组较少的数据（来自电子健康记录，EHR）并通过基于树的分类器进行预测。基于强化学习和因果推断算法的新应用也开始出现，旨在支持临床决策。

总结

尽管经过外部验证的AKI模型在未来的临床应用中具有潜力，但很少有模型经过前瞻性验证，人工智能系统在临床实践中的实际影响仍不明确。未来的研究应重点关注人工智能技术的最新进展以及评估其整体临床适用性的实施研究。

通俗语言总结人工智能（AI）发展迅速，在急性肾损伤（AKI）的诊疗中展现出巨大潜力。本综述强调了AI在AKI预防、检测和管理中的作用，指出许多AI模型已在不同环境和患者群体中得到验证。最新模型注重模型的可解释性，并使用常见的电子健康记录（EHR）数据通过基于树的分类器进行预测。基于强化学习和因果推断的新AI应用正在涌现，用于辅助临床决策。尽管验证结果令人鼓舞，但很少有模型经过前瞻性测试，其实际效果仍不确定。未来的研究应聚焦于AI技术和临床应用研究。

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