🌟 𝐒𝐨𝐮𝐭𝐢𝐞𝐧 𝐚̀ 𝐥𝐚 𝐝𝐞́𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐞𝐧 𝐧𝐞́𝐩𝐡𝐫𝐨𝐥𝐨𝐠𝐢𝐞 𝐠𝐫𝐚̂𝐜𝐞 𝐚̀ 𝐥’𝐢𝐧𝐭𝐞𝐥𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐚𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞 🌟
La physiopathologie rénale est souvent complexe , posant des défis considérables aux approches diagnostiques et thérapeutiques traditionnelles.
Cependant, les avancées récentes des systèmes de soutien à la décision basés sur l’IA transforment le domaine de la néphrologie. 🧠💡
𝐑𝐞́𝐟𝐞́𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞 :
𝐀𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐚𝐥 𝐢𝐧𝐭𝐞𝐥𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐞-𝐞𝐧𝐚𝐛𝐥𝐞𝐝 𝐝𝐞𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐬𝐮𝐩𝐩𝐨𝐫𝐭 𝐢𝐧 𝐧𝐞𝐩𝐡𝐫𝐨𝐥𝐨𝐠𝐲.
Loftus, T. J., Shickel, B., Ozrazgat-Baslanti, T., et al. (2022). Nat Rev Nephrol, 18(7), 452-465.
🔍 𝐏𝐨𝐢𝐧𝐭𝐬 𝐜𝐥𝐞́𝐬 𝐝𝐞 𝐥’𝐞́𝐭𝐮𝐝𝐞 :
- 𝐏𝐮𝐢𝐬𝐬𝐚𝐧𝐜𝐞 𝐩𝐫𝐞́𝐝𝐢𝐜𝐭𝐢𝐯𝐞 : Les applications de l’IA pourraient prédire avec précision le début de la lésion rénale aiguë (AKI) avant que des changements biochimiques ne soient perceptibles.
- 𝐈𝐝𝐞𝐧𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞𝐬 𝐟𝐚𝐜𝐭𝐞𝐮𝐫𝐬 𝐝𝐞 𝐫𝐢𝐬𝐪𝐮𝐞 : L’IA aide à identifier les facteurs de risque modifiables pour l’apparition et la progression de la maladie rénale chronique (CKD).
- 𝐏𝐫𝐞́𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞𝐬 𝐢𝐦𝐚𝐠𝐞𝐬 : L’IA peut égaler ou même dépasser la précision humaine dans la reconnaissance des tumeurs rénales à partir des études d’imagerie.
- 𝐏𝐫𝐨𝐧𝐨𝐬𝐭𝐢𝐜 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐭𝐫𝐚𝐧𝐬𝐩𝐥𝐚𝐧𝐭𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 : L’IA améliore la prise de décision et le pronostic après une transplantation rénale.
🤖 𝐏𝐨𝐭𝐞𝐧𝐭𝐢𝐞𝐥 𝐟𝐮𝐭𝐮𝐫 :
Les applications de l’IA pourraient fournir des recommandations continues et en temps réel pour des résultats de santé rénale optimaux. Cependant, l’intégration clinique de ces applications nécessite un engagement multidisciplinaire pour assurer l’équité des algorithmes, surmonter les barrières à la mise en œuvre et construire une main-d’œuvre compétente en IA.
⚖️ 𝐋𝐞 𝐫𝐨̂𝐥𝐞 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 𝐝𝐞 𝐝𝐞́𝐜𝐢𝐬𝐢𝐨𝐧 𝐡𝐮𝐦𝐚𝐢𝐧𝐞 :
Le soutien à la décision basé sur l’IA doit renforcer, et non remplacer, la prise de décision humaine, en ancrant l’intuition clinique avec des prédictions et des classifications objectives.
👉 En savoir plus : 
Article complet https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9379375/pdf/nihms-1828770.pdf
📅 Publié : 𝐉𝐮𝐢𝐥𝐥𝐞𝐭 𝟐𝟎𝟐𝟐, 𝐍𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞 𝐑𝐞𝐯𝐢𝐞𝐰𝐬 𝐍𝐞𝐩𝐡𝐫𝐨𝐥𝐨𝐠𝐲
🔬 Auteurs : Tyler J. Loftus, Benjamin Shickel, Tezcan Ozrazgat-Baslanti, et al.
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