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摘要
脓毒症相关性急性肾损伤(SA-AKI)是脓毒症的常见并发症, 发病率较高, 且与患者的不良预后密切相关, 但目前针对SA-AKI诊断滞后, 且无特异性治疗手段, 给SA-AKI的系统化管理带来困难。机器学习技术可以基于海量的临床数据构建模型, 并根据模型预测结果来辅助临床决策, 尽管目前还面临可解释性差等诸多挑战, 但在SA-SKI风险预测、影像学诊断、亚型鉴定和预后评估等方面已显现出临床应用价值。本文在简要介绍机器学习的基础上, 对机器学习在SA-AKI诊疗中的应用现状、局限性及未来发展方向等方面进行综述, 探讨机器学习技术在医疗领域深入应用的可能性, 从而促进精准医疗和智慧医疗的发展。
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