新研究发现，美国与英国研究人员在对住院患者急性肾损伤进行检查时可以使用人工智能进行。人工智能的应用可以有效解决肾损伤检测时出现的多种问题。本研究目前已在 Nature期刊上进行了发表,论文题目为“A clinically applicable approach to continuous prediction of future acute kidney injury”。在本篇文章中，科学家将对人工智能的学习系统及表现进行深度描述与分析。

急性肾损伤可能会导致患者出现肾脏恶化的现象，严重的还可能出现患者具有移植肾脏的需求，甚至导致患者死亡。一般情况下，急性肾衰竭出现在正在医院接受相关治疗的患者中，且大多数情况是患者出现了身体健康快速下滑而导致的，因此，一旦患者出现急性肾损伤现象就需要医疗人员对此加强关注，及时对患者进行救治，避免患者出现不可逆的肾损伤。本次研究主要对如何尽早对患者的急性肾损伤进行预测，从而避免患者出现进一步的损伤，提高治效果果。为了这项研究，研究人员与美国退伍军人管理局进行了深度合作。

研究人员为系统提供了超过70万退伍军人的健康情况，这些军人的年龄不等，小的在18岁左右，大的在90岁，但是他们都患有急性肾损伤，但是损伤程度不一致。通过深度学习系统对退伍军人相关情况的总结和分析，研究人员可以直观了解到急性肾损伤患者中的变化，比如肌酐水平等。随后，相关研究人员可以通过数据对深度学习系统的准确性进行测试，从而使深度学习系统能够更加有效且准确的预测患者的急性肾损伤情况。

通过研究发现，深度学习系统可以对急性肾损伤情况进行有效预测，尤其是对于严重的急性肾损伤的预测准确率十分高。通过对数据的分析发现，该系统的预测准确率高达90%。对于部分不严重的急性肾损伤情况，深度学习系统的准确率远不如严重预测结果，数据表明，该系统仅能预测55.8%的不严重急性肾损伤情况，且该系统为正确结果提供了两个假阳性。即使这样，研究人员依然认为人工智能可在未来应用于许多危重症，其中包括心脏病等。如果研究一旦成功，将为急性病患者带来重大转变，到时，急性病患者出国治疗可能会成为更优选择。

相关研究人员表明，他们将会一直进行研究，同时，他们希望可以将研究范围不断扩大，从而为更多患者提供帮助。

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