Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-44627
Titel: Revolutionizing MASLD: How Artificial Intelligence Is Shaping the Future of Liver Care
VerfasserIn: Pugliese, Nicola
Bertazzoni, Arianna
Hassan, Cesare
Schattenberg, Jörn M.
Aghemo, Alessio
Sprache: Englisch
Titel: Cancers
Bandnummer: 17
Heft: 5
Verlag/Plattform: MDPI
Erscheinungsjahr: 2025
Freie Schlagwörter: fatty liver disease
liver steatosis
deep machine learning
chatbot
metabolic syndrome
DDC-Sachgruppe: 610 Medizin, Gesundheit
Dokumenttyp: Journalartikel / Zeitschriftenartikel
Abstract: Metabolic dysfunction-associated steatotic liver disease (MASLD) is emerging as a leading cause of chronic liver disease. In recent years, artificial intelligence (AI) has attracted significant attention in healthcare, particularly in diagnostics, patient management, and drug development, demonstrating immense potential for application and implementation. In the field of MASLD, substantial research has explored the application of AI in various areas, including patient counseling, improved patient stratification, enhanced diagnostic accuracy, drug development, and prognosis prediction. However, the integration of AI in hepatology is not without challenges. Key issues include data management and privacy, algorithmic bias, and the risk of AI-generated inaccuracies, commonly referred to as “hallucinations”. This review aims to provide a comprehensive overview of the applications of AI in hepatology, with a focus on MASLD, highlighting both its transformative potential and its inherent limitations.
DOI der Erstveröffentlichung: 10.3390/cancers17050722
URL der Erstveröffentlichung: https://doi.org/10.3390/cancers17050722
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-446275
hdl:20.500.11880/39778
http://dx.doi.org/10.22028/D291-44627
ISSN: 2072-6694
Datum des Eintrags: 12-Mär-2025
Fakultät: M - Medizinische Fakultät
Fachrichtung: M - Innere Medizin
Professur: M - Keiner Professur zugeordnet
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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