JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Listar

    Todo RIUMAComunidades & ColeccionesPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditoresEsta colecciónPor fecha de publicaciónAutoresTítulosMateriasTipo de publicaciónCentrosDepartamentos/InstitutosEditores

    Mi cuenta

    AccederRegistro

    Estadísticas

    Ver Estadísticas de uso

    DE INTERÉS

    Datos de investigaciónReglamento de ciencia abierta de la UMAPolítica de RIUMAPolitica de datos de investigación en RIUMAOpen Policy Finder (antes Sherpa-Romeo)Dulcinea
    Preguntas frecuentesManual de usoContacto/Sugerencias
    Ver ítem 
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Artículos
    • Ver ítem
    •   RIUMA Principal
    • Investigación
    • Artículos
    • Ver ítem

    Artificial Intelligence: an emerging tool for studying drug-induced liver injury.

    • Autor
      Niu, Hao; Álvarez-Álvarez, Ismael; Chen, Minjun
    • Fecha
      2025-02-21
    • Editorial/Editor
      Wiley
    • Palabras clave
      Inteligencia artificial en medicina; Proceso en lenguaje natural (Informática); Hígado - Efectos de los medicamentos; Hígado - Enfermedades; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Hepatotoxicidad
    • Resumen
      Drug-induced liver injury (DILI) is a complex and potentially severe adverse reaction to drugs, herbal products or dietary supplements. DILI can mimic other liver diseases clinical presentation, and currently lacks specific diagnostic biomarkers, which hinders its diagnosis. In some cases, DILI may progress to acute liver failure. Given its public health risk, novel methodologies to enhance the understanding of DILI are crucial. Recently, the increasing availability of larger datasets has highlighted artificial intelligence (AI) as a powerful tool to construct complex models. In this review, we summarise the evidence about the use of AI in DILI research, explaining fundamental AI concepts and its subfields. We present findings from AI-based approaches in DILI investigations for risk stratification, prognostic evaluation and causality assessment and discuss the adoption of natural language processing (NLP) and large language models (LLM) in the clinical setting. Finally, we explore future perspectives and challenges in utilising AI for DILI research.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/38164
    • DOI
      https://dx.doi.org/10.1111/liv.70038
    • Compartir
      RefworksMendeley
    Mostrar el registro completo del ítem
    Ficheros
    Liver International - 2025 - Niu - Artificial Intelligence An Emerging Tool for Studying Drug‐Induced Liver Injury.pdf (454.8Kb)
    Colecciones
    • Artículos

    Estadísticas

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
     

     

    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA