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由于人口老龄化、糖尿病、高血压和肥胖症发病率上升，未来几年 CKD 和 ESKD 的患病率预计会大幅上升。13、17-21 AI 和 ML 在肾脏病学中的整合有可能有助于肾脏疾病的早期发现和预防。7 它可以预测患 CKD 的风险并识别有 ESKD 风险的患者，从而及时干预和管理。7、22-25 AI 和 ML 还可以根据患者的特点确定最佳治疗干预措施，从而帮助为个体患者提供个性化治疗。例如，AI 算法可以分析患者的病史、实验室检查和影像学研究等数据，以预测对特定治疗或药物的反应，降低不良事件的风险并改善患者的预后。 7、22-25 此外，人工智能和机器学习可以通过减少不必要的检查、程序和住院次数来帮助优化资源配置并降低医疗保健成本。7、22-25
肾脏护理中的人工智能和机器学习趋势
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