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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 |
Dateien zu diesem Datensatz:
Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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