新研究發(fā)現，美國與英國研究人員在對住院患者急性腎損傷進行檢查時可以使用人工智能進行。人工智能的應用可以有效解決腎損傷檢測時出現的多種問題。本研究目前已在 Nature期刊上進行了發(fā)表,論文題目為“A clinically applicable approach to continuous prediction of future acute kidney injury”。在本篇文章中，科學家將對人工智能的學習系統及表現進行深度描述與分析。

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急性腎損傷可能會導致患者出現腎臟惡化的現象，嚴重的還可能出現患者具有移植腎臟的需求，甚至導致患者死亡。一般情況下，急性腎衰竭出現在正在醫(yī)院接受相關治療的患者中，且大多數情況是患者出現了身體健康快速下滑而導致的，因此，一旦患者出現急性腎損傷現象就需要醫(yī)療人員對此加強關注，及時對患者進行救治，避免患者出現不可逆的腎損傷。本次研究主要對如何盡早對患者的急性腎損傷進行預測，從而避免患者出現進一步的損傷，提高治效果果。為了這項研究，研究人員與美國退伍軍人管理局進行了深度合作。

研究人員為系統提供了超過70萬退伍軍人的健康情況，這些軍人的年齡不等，小的在18歲左右，大的在90歲，但是他們都患有急性腎損傷，但是損傷程度不一致。通過深度學習系統對退伍軍人相關情況的總結和分析，研究人員可以直觀了解到急性腎損傷患者中的變化，比如肌酐水平等。隨后，相關研究人員可以通過數據對深度學習系統的準確性進行測試，從而使深度學習系統能夠更加有效且準確的預測患者的急性腎損傷情況。

通過研究發(fā)現，深度學習系統可以對急性腎損傷情況進行有效預測，尤其是對于嚴重的急性腎損傷的預測準確率十分高。通過對數據的分析發(fā)現，該系統的預測準確率高達90%。對于部分不嚴重的急性腎損傷情況，深度學習系統的準確率遠不如嚴重預測結果，數據表明，該系統僅能預測55.8%的不嚴重急性腎損傷情況，且該系統為正確結果提供了兩個假陽性。即使這樣，研究人員依然認為人工智能可在未來應用于許多危重癥，其中包括心臟病等。如果研究一旦成功，將為急性病患者帶來重大轉變，到時，急性病患者出國治療可能會成為更優(yōu)選擇。

相關研究人員表明，他們將會一直進行研究，同時，他們希望可以將研究范圍不斷擴大，從而為更多患者提供幫助。

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