综述：人工神经网络与深度学习在实体器官移植中的应用

这篇综述系统阐述了人工神经网络(ANN)和深度学习(DL)在实体器官移植领域的应用进展。文章剖析了"黑箱"模型的解释难题，通过PubMed文献和机器学习教材案例，详细梳理了从1990年代至今的技术发展脉络，特别关注图像文本等非结构化数据的处理突破，为临床研究者提供了实用的模型应用指南。

　　

Abstract

人工神经网络(ANN)技术已从医疗诊断延伸到聊天机器人等多个领域，但其复杂的"黑箱"特性始终是临床应用的主要障碍。在实体器官移植领域，ANN模型自1990年代开始应用，最新进展体现在处理病理切片图像和电子病历文本等非结构化数据方面。研究者通过系统检索PubMed文献发现，当前移植领域的ANN应用主要集中在移植排斥反应预测、供受体匹配优化和术后并发症预警三大方向。

Plain Language Summary

医学界正积极探索深度学习(DL)在移植医学中的创新应用。与传统统计模型不同，卷积神经网络(CNN)能直接分析移植器官的显微图像特征，长短期记忆网络(LSTM)则可处理术后监测的时间序列数据。值得注意的是，2020年后出现的多模态学习模型，已能同步整合基因组学数据和医学影像，将移植预后预测准确率提升15-20%。

技术挑战与应对策略

"黑箱"问题仍是制约临床转化的主要瓶颈。最新研究采用梯度加权类激活映射(Grad-CAM)技术，使CNN模型在分析移植肝活检图像时能可视化关键决策区域。针对小样本数据，迁移学习策略通过预训练模型显著提升了预测效能，如在肾移植排斥预测中达到88%的敏感度。

未来展望

随着可解释AI(XAI)技术的发展，ANN模型正在从单纯的预测工具转变为辅助决策系统。在肺移植领域，结合图神经网络(GNN)的模型已能模拟器官分配网络的复杂关系。研究者建议临床团队在采用这些模型时，需特别注意训练数据的代表性和临床场景的适配性。