综述：人工智能在预测肾细胞癌肾切除术后肾功能中的作用：一项系统综述和荟萃分析

这篇系统综述探讨了人工智能（AI）在预测肾细胞癌（RCC）患者肾切除术后肾功能中的潜力。通过分析9项研究，发现随机森林（RF）、支持向量机（SVM）和XGBoost等机器学习模型的综合AUROC达0.79（0.75–0.84），I2=15.26%，表明AI能整合多模态数据提升预测准确性，但需标准化方法、扩大数据集并增强模型可解释性以实现临床转化。

人工智能预测肾切除术后肾功能：现状与挑战

Abstract
肾细胞癌（RCC）患者术后肾功能预测是临床决策的关键环节。近年来，人工智能（AI）技术通过整合影像学、临床指标和病理数据，为精准预测提供了新思路。本综述系统评估了AI模型的性能与局限性，为未来研究指明方向。

Purpose
明确AI在RCC患者肾切除术后肾功能预测中的价值，分析现有模型的优势与不足，推动个体化医疗发展。

Methods
研究团队遵循PRISMA指南，检索PubMed、Embase等数据库，筛选出9项符合标准的研究。采用PROBAST工具评估偏倚风险，重点分析AI模型类型（如RF、SVM）、输入变量（如术前eGFR、肿瘤体积）及输出指标（如术后肌酐值）。

Results

1. 模型性能：纳入研究的AI模型平均AUROC为0.79（0.75–0.84），异质性较低（I²=15.26%），显示稳定预测能力。
2. 算法偏好：RF和XGBoost因处理非线性数据优势成为主流，SVM在小样本中表现优异。
3. 数据整合：部分模型结合CT影像纹理特征与实验室指标，显著提升预测精度。

Conclusion
AI在RCC肾功能预测中展现出临床转化潜力，但需解决三大瓶颈：

• 标准化：统一输入变量定义（如术后肾功能评估时间点）；
• 泛化性：纳入多中心、多族裔数据；
• 可解释性：开发可视化工具辅助医生理解模型决策逻辑。

未来研究可探索深度学习与传统模型的融合，或结合基因组数据进一步优化预测效能。