综述：肾脏病学中的人工智能：预测慢性肾脏病（CKD）的进展并实现个性化治疗

《International Urology and Nephrology》：Artificial intelligence in nephrology: predicting CKD progression and personalizing treatment

慢性肾脏病（CKD）因人口老龄化、糖尿病等因素呈上升趋势，传统风险评估工具存在精度不足、普适性差等问题。本文综述了人工智能在CKD早期筛查（梯度提升树、LSTM网络）、生物标志物发现（多组学融合）及精准干预（SGLT2抑制剂、透析时机优化）中的应用，其预测效能达AUC 0.85-0.96。但需解决算法偏见、数据隐私、可解释性及合规性等挑战，通过联邦学习、可解释AI等策略推动公平应用。

　　

摘要

慢性肾病（CKD）是一个日益严重的全球性健康挑战，其患病率因人口老龄化、糖尿病、高血压和环境因素而不断上升。传统的风险评估工具（如CKD流行病学协作方程和肾衰竭风险方程）在精确度、普遍适用性以及识别早期病情快速进展患者的能力方面存在局限性。本文探讨了人工智能（AI）在改善CKD检测、病情进展预测和个性化管理方面的变革性作用，AI涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理和多模态数据整合等技术。基于最新研究证据，我们强调了AI处理来自电子健康记录、影像数据、组学信息和可穿戴设备的高维数据的能力，其在预测终末期肾病和治疗反应等结果方面的曲线下面积值可达0.85–0.96。主要应用包括利用梯度提升算法和长短期记忆网络进行早期CKD筛查，通过多组学融合发现生物标志物，以及通过精准表型分析指导针对性干预措施（如钠-葡萄糖共转运蛋白2抑制剂治疗和优化透析方案）。然而，算法偏见、数据隐私、可解释性以及法规遵从性等方面仍存在持续挑战，因此需要采取联邦学习、可解释AI和基于伦理的公平实施等策略。