人工智能在肺移植中的角色：现状、挑战与未来方向

本综述系统阐述了人工智能（AI）在肺移植领域的创新应用与前景。AI通过优化供体匹配、预测术后并发症（如移植物排斥）及提升生存率，显著弥补了传统统计模型的不足，为移植医学带来革命性突破，虽面临数据隐私与算法偏倚等挑战，但未来发展潜力巨大。

　　

章节摘要

机器学习模型评估

现有文献展示了多种应用于肺移植数据的机器学习技术，如支持向量机、贝叶斯网络和神经网络。总体而言，这些模型在预测术后死亡率和移植物衰竭等结局方面被认为与传统方法相当或更优[2]。然而，这些模型也存在局限性。例如，一项研究指出，其机器学习模型的肺分配评分（Lung Allocation Score）倾向于...

等待列表与器官分配的优化

移植前的评估期是一个需要多学科参与的全面而细致的过程。在获得供体器官之前，肺移植候选人会被列入等待名单，与许多其他人一起等待，通常需要数月到数年才能找到合适的匹配。美国器官共享联合网络（UNOS）于2023年3月9日实施了新的肺分配系统。在新系统下，候选人会根据多种因素被分配一个综合分配评分，以确定优先级。鉴于不断增长的...

与电子健康记录（EHR）的整合

人工智能驱动的工具，如自动抄写员，已经在为医生简化文档工作，减轻行政负担，并优化临床工作流程。通过将人工智能与电子健康记录（EHR）集成，可以增强实时数据收集，从而允许持续模型 refinement 和在护理点进行更精确、基于证据的决策。人工智能还可以帮助标记不一致之处，检测患者恶化模式，并改善移植...

预测移植物排斥

肺移植在实体器官移植中生存率最低，其5年生存率约为55% [35]。移植失败的病因众多，预测未来的移植物功能仍然是一项艰巨的任务。研究表明，超过一半的肺移植在5年内因慢性移植物功能障碍而失败，而感染和免疫抑制治疗的不良反应仍然是其他影响因素 [9,36]。最近的研究表明...

挑战与伦理问题

人工智能在肺移植中既带来了新的伦理挑战，也为解决现有挑战提供了方案。在2023年3月之前，肺分配系统使用的评分标准常常无法考虑某些患者特征，导致肺移植中的差异。批评者认为，这些僵化的标准 disproportionately 不利于具有特定特征或居住在远离捐赠医院的患者。

自2023年3月起，人工智能已被纳入...

结论

总之，虽然回归模型仍然是预测肺移植术后患者结局的标准方法，但人工智能和机器学习已显示出有希望的早期结果，并具有在多个方面彻底改变移植领域的潜力。从优化器官分配到预测术后并发症，人工智能可以改善患者结局并塑造移植实践的未来。其应用跨越移植过程的每个阶段...