人工智能在肾移植领域中的应用OA

肾移植临床诊疗涉及大量高维、非线性和多模态的复杂数据,传统统计学方法难以充分识别其潜在规律,而人工智能(AI)技术具备更强的数据整合与分析能力,尤其擅长处理复杂数据。本文综述了AI在肾移植领域中的应用,涵盖了移植前阶段深度学习模型在供肾质量量化评估中的作用、虚拟活检系统的价值和供-受者匹配优化策略,以及移植后阶段iBox系统对移植物存活率的动态预测、AI模型在排斥反应无创监测中的优势和免疫抑制药个体化剂量预测的应用成果。尽管医疗AI临床应用仍受限于模型可解释性不足、泛化能力存疑和伦理与法律风险,但联邦学习与数字孪生等技术有望解决数据隐私与仿真预测难题,进一步推动肾移植的精准化发展。