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目前已发布许多风险评分，使用梯度提升、神经网络、深度学习和随机森林等方法来识别高风险患者。许多此类 AI 应用程序可以在血清肌酐变化前 24-48 小时内准确预测 AKI (2-4)。这些研究在不同的临床环境中进行，包括整个医院、成人重症监护病房和围手术期患者。还实施了先进的学习技术来检测特定 AKI 环境中的模式，一些研究在大量脓毒症相关 AKI 患者中识别出两到三种不同的亚表型 (5)。
人工智能与急性肾损伤
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