Accepté provisoirement
- 1 Northeast Ohio Medical University, Rootstown Township, États-Unis
- 2 Akron Children’s Hospital, Akron, Ohio, États-Unis
La version finale et formatée de l’article sera bientôt publiée.
L’insuffisance rénale aiguë (IRA) chez les populations pédiatriques et néonatales représente un défi considérable tant sur le plan du diagnostic que de la gestion, avec une détection tardive pouvant entraîner des complications à long terme telles que l’hypertension et la maladie rénale chronique. Les récentes avancées en intelligence artificielle (IA) ouvrent de nouvelles perspectives pour une détection précoce, la stratification des risques et des soins personnalisés. Cet article examine l’application des modèles d’IA, notamment l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé, dans la prédiction de l’IRA, l’amélioration de la prise de décision clinique et l’identification de sous-phénotypes qui réagissent différemment aux interventions. Il aborde l’intégration de l’IA avec les scores de risque et les biomarqueurs existants afin d’améliorer la précision prédictive, ainsi que son potentiel à révolutionner la néphrologie pédiatrique. Cependant, des obstacles tels que la qualité des données, les biais algorithmiques et la nécessité d’une mise en œuvre transparente et éthique sont des considérations cruciales. Les futures orientations mettent l’accent sur l’incorporation de biomarqueurs, l’expansion de la validation externe et l’assurance d’une application équitable pour optimiser les résultats en matière de soins de l’IRA pédiatrique.
Mots-clés : Néphrologie pédiatrique, intelligence artificielle, Insuffisance rénale aiguë, apprentissage automatique, transplantation de cellules souches hématopoïétiques, score de risque
Reçu : 20 déc. 2024 ; Accepté : 30 janv. 2025.
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* Correspondance : Jieji Hu, Northeast Ohio Medical University, Rootstown Township, États-Unis
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