基于规则集与机器学习的特发性膜性肾病风险自动分类与管理专家系统研究

为解决特发性膜性肾病（IMN）临床决策不一致和疗效不佳的问题，研究人员开发了一种结合机器学习（ML）、人工智能（AI）与规则库的专家系统，实现了风险自动分类与治疗推荐。该系统通过56例患者验证，显著提升了诊断准确性和治疗精准度，为肾病管理提供了标准化、数据驱动的解决方案。

　　

特发性膜性肾病（IMN）是一种以肾小球基底膜增厚为特征的慢性肾病，其病程复杂且治疗反应个体差异大。传统依赖医生经验的诊疗模式常导致决策偏差，而全球约8.5亿肾病患者的需求更凸显了精准医疗的紧迫性。在这一背景下，波兰奥波莱大学医院的研究团队联合工程领域专家，开发了一套融合规则库与机器学习（ML）的专家系统，旨在通过自动化分析提升IMN管理的科学性。相关成果发表于《Biomedical Signal Processing and Control》，为肾病诊疗数字化提供了新范式。

研究团队采用多学科协作模式，整合了56例抗PLA₂R阳性IMN患者（男女比例39:17）的临床数据，构建了分层决策树与梯度提升算法结合的混合模型。关键技术包括：1）基于电子病历的结构化数据处理；2）规则库与ML模型的双重验证机制；3）临床决策路径的动态优化。样本来源于奥波莱大学医院，确保了数据的临床代表性。

【State of the art and related works】
文献综述揭示了AI在肾病领域应用集中于药物浓度预测，而IMN的自动化风险分类尚属空白。

【Data collection and processing】
通过标准化采集患者年龄（女性47±6岁，男性54±9岁）、实验室指标等多维数据，建立清洗-特征提取-标注的全流程处理框架。

【Structure, scope and methodology in expert system design】
系统采用"临床输入→规则初筛→ML精分类"三级架构，整合了24项诊断参数和8类治疗策略，实现从风险评估到方案生成的闭环管理。

【Practical results achieved for the expert system and discussion】
对比测试显示，系统推荐与历史医生决策的吻合率达89%，但在高风险患者中更早建议免疫抑制治疗，体现了数据驱动的预见性优势。

【Conclusions and future work】
该研究证实了混合专家系统在IMN管理中的有效性，其核心价值在于将离散的临床经验转化为可复用的算法逻辑。未来将扩大样本至多中心队列，并探索深度学习在病理图像分析中的应用。作者Dawid Pawu?强调，该系统不是替代医生，而是通过"人类专家+算法"协同模式，最终实现诊疗方案的个性化与最优化。