机构名称：
¥ 1.0
系统免疫学的进展（例如新的生物标志物）为高度个性化的免疫抑制方案提供了潜力，从而可以改善患者的预后。将来，将所有这些信息与其他患者病史数据整合在一起很可能要依靠人工智能 (AI)。AI 代理可以通过发现模式和对文献中未涉及的特定患者进行预测，或通过整合大量数据（例如，跨众多生物标志物的趋势）以人类无法预料的方式进行预测，从而帮助增强移植决策能力。与其他临床决策支持系统类似，AI 可能有助于克服人类的偏见或判断错误。但是，迄今为止，AI 尚未广泛应用于移植。在这篇快速评论中，我们调查了最近在移植相关 AI 应用研究中采用的方法，并确定了与实施这些工具相关的问题。我们确定了阻碍 AI 在移植中应用的三个关键挑战（偏见/准确性、临床决策过程/AI 可解释性、AI 可接受性标准）。我们还确定了近期可以采取的措施，以帮助推动 AI 在移植领域的有意义应用（在每个中心组建移植 AI 团队，建立临床和伦理可接受性标准，并将 AI 纳入共享决策模型）。
迈向实体器官移植领域有意义的人工智能应用
主要关键词
相关文件推荐
