国内外急性肾损伤预测研究进展

作者：邬金鸣; 孙海霞; 王嘉阳; 钱庆^*

来源：中华医学图书情报杂志, 2021, 30(06): 17-28.

• 急性肾损伤
• 疾病预测
• 机器学习

目的:梳理和归纳国内外急性肾损伤预测研究进展,为后续研究提供借鉴。方法:通过关键词检索、参考文献回溯等方法从PubMed、中国知网等数据库检索文献,经人工筛选后获得84篇文献,从研究主题、研究方法和研究数据3方面对其进行述评。结果:预测标志物挖掘、发病风险预测、预后预测是目前急性肾损伤预测研究的3类核心主题。相关性分析、传统回归分析、机器学习与深度学习共同构成急性肾损伤预测研究方法体系,并且深度学习更受重视。真实世界电子病历数据正逐步成为急性肾损伤预测研究的主要数据类型。结论:未来急性肾损伤预测研究可围绕新型标志物挖掘、基于多模态数据预测、医学领域知识和数据融合驱动、连续动态预测等关键点展开。

• 单位
  北京协和医学院; 中国医学科学院