肝性脑病是由肝功能不全引起的中枢神经系统功能紊乱的临床综合征。它严重影响患者的生活质量,并可能导致死亡。准确预测肝性脑病的发生风险对于早期干预和治疗至关重要。为了提前识别患者的肝性脑病风险,许多研究都在致力于努力开发工具及方法,以尽早识别肝性脑病的风险,从而制定预防和早期管理策略。目前大多数传统的肝性脑病风险预测模型通过分析临床数据和生化指标等因素,来评估患者发生肝性脑病的概率,然而其准确性、灵敏性和阳性预测值都不高。人工智能在临床预测模型的应用是一个非常热门和有前景的领域,它可以利用大量的数据和复杂的算法来提高诊断和预后的准确性和效率。到目前为止,利用人工智能技术预测肝性脑病的研究还很少。因此,本文综述了肝性脑病风险预测模型的研究进展,探讨人工智能在肝性脑病风险预测模型中的应用前景,并指出人工智能在肝性脑病风险预测模型研究中的挑战及未来研究方向,以促进肝性脑病风险预测模型的发展和临床应用。