Organ Medicine | 从数据到决策：机器学习与生成式人工智能如何重塑肾移植领域的精准医疗

本文是一篇综述，探讨了机器学习、多模态数据整合及生成式人工智能在肾移植领域的应用前景。背景方面，肾移植术后移植肾存活率、并发症及排斥反应的精准预测是核心研究难题。研究目的旨在评估这些技术如何优化肾移植预后，实现更精准的预测和个性化治疗方案。结论指出，机器学习通过分析临床数据与医学影像展现出显著预测潜力；多模态数据整合融合基因组学、影像学等数据提升了模型准确性；生成式人工智能虽处早期阶段，但在数据增强、疾病模拟等方面具有应用价值。然而，这些技术仍面临数据不充分、模型泛化能力有限及伦理监管等挑战，未来需推进技术创新与多学科协作以突破现有壁垒。