劉子棟 / 文 在科技飛速發(fā)展的今天，人工智能已經(jīng)成為各個(gè)領(lǐng)域的熱門話題，在腎臟病學(xué)領(lǐng)域，尤其是血液透析方面，其也展現(xiàn)出了巨大的潛力。

人工智能借助大數(shù)據(jù)和大模型，能夠?qū)Ａ康呐R床數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。通過對患者的年齡、性別、基礎(chǔ)疾病、透析時(shí)間、透析參數(shù)等大量信息的整合處理，它可以精準(zhǔn)預(yù)測透析過程中可能出現(xiàn)的并發(fā)癥，如低血壓、高血壓、心律失常等。這使得我們能夠提前采取干預(yù)措施，防患于未然，降低并發(fā)癥的發(fā)生率，提高患者的透析安全性。例如，某些先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者過往的透析數(shù)據(jù)，提前預(yù)測低血壓的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，為醫(yī)護(hù)人員調(diào)整透析方案爭取寶貴時(shí)間。

然而，在當(dāng)今這個(gè)大家都高度重視大數(shù)據(jù)和大模型，將大量精力投入到大模型建立的時(shí)代，我們必須清醒地認(rèn)識到，應(yīng)用才是關(guān)鍵。建立大模型固然是人工智能發(fā)展的重要基礎(chǔ)，它為我們提供了強(qiáng)大的理論支持和潛在的解決方案。但是，如果這些大模型僅僅停留在理論層面，無法有效地應(yīng)用到臨床實(shí)踐中，那么它們的價(jià)值將大打折扣。

臨床應(yīng)用研究能讓人工智能算法在真實(shí)的臨床場景中得到充分的驗(yàn)證和優(yōu)化。不同地區(qū)、不同人群、不同情況的患者具有獨(dú)特的生理特征和疾病特點(diǎn)，這些差異可能影響人工智能系統(tǒng)的性能。只有通過廣泛而深入的臨床研究，我們才能了解這些影響，并對算法進(jìn)行針對性的優(yōu)化和改進(jìn)，使其更好地適應(yīng)臨床實(shí)際需求，真正做到為患者服務(wù)。

而且，臨床應(yīng)用研究還能幫助我們解決人工智能應(yīng)用過程中出現(xiàn)的倫理、法律等問題。比如，當(dāng)人工智能給出的診斷或治療建議與傳統(tǒng)方法產(chǎn)生沖突時(shí)，我們該如何抉擇？這需要我們在臨床實(shí)踐中不斷探索和總結(jié)。只有在實(shí)際應(yīng)用中不斷解決這些問題，人工智能才能在血液透析領(lǐng)域得到更廣泛、更安全的應(yīng)用。