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败血症相关的急性肾损伤（SA-AKI）是重症患者的严重并发症，导致死亡率，发病率和成本更高。Sa-Aki的复杂病理生理学需要保持警惕和适当的及时干预。虽然Tra in Deitional统计分析已经确定了Sa-Aki的严重危险因素，但在整个研究中，结果均不一致。这导致人们对利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的兴趣越来越高，以更好地预测Sa-Aki。ml可以通过分析大量数据集来发现超出人类辨别的com plex模式。XGBOOST和RNN-LSTM等监督学习模型已被证明在预测Sa-Aki发作和随后的死亡率方面非常准确，通常超过传统的风险分数。同时，无监督的学习揭示了各种SA-AKI患者的临床相关亚表格型，从而实现了更量身定制的护理。另外，它有可能优化败血症治疗，以防止基于患者预后的持续细化来防止Sa-Aki。但是，利用AI/ML提出了有关数据隐私，算法偏见和法规合规性的道德和实践挑战。AI/ML允许早期风险检测，个性化管理，最佳治疗策略和SA-AKI管理的协作学习。未来的方向包括实时患者监测，模拟数据生成和及时干预的预测算法。但是，平稳过渡到临床实践需要连续的模型增强和严格的监管监督。在本文中，我们概述了用于解决Sa-Aki的常规方法，并探讨了如何应用AI和ML诊断和管理Sa-Aki，并强调了它们革新Sa-Aki护理的潜力。
人工智能和机器学习在败血症中的作用 -
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