人工智能赋能肾脏病学：从算法革新到临床实践的革命性跨越

来自美国肾脏病学会(ASN)的研究团队系统综述了AI在肾脏病学中的创新应用。研究揭示了AI如何通过机器学习(ML)、深度学习(DL)和生成式AI技术，在透析管理、急性肾损伤(AKI)预警、慢性肾脏病(CKD)筛查等领域实现突破性进展，为个性化肾脏诊疗开辟了新范式。

　　

当智能温控器、ChatGPT和个性化购物推荐已成为日常，人工智能(AI)在医疗健康领域的渗透却呈现差异化图景。相比心脏病学和放射学等影像密集型学科，肾脏病学的AI应用曾相对滞后。但最新研究表明，这个痴迷数据的领域正在迎来AI技术的爆发式创新。

"肾脏病学与AI具有天然的适配性"，南德克萨斯肾脏病专家Prabhat Singh博士强调。透析治疗产生的海量临床数据，为机器学习算法提供了绝佳的训练场。在Fresenius医疗集团，每晚有数十个算法处理数千变量，预测患者因感染或液体失衡住院的风险，临床团队次日即可针对高风险患者实施干预。

AI的应用版图正在肾脏病学全方位展开：

• •

  智能语音助手通过环境计算生成医患对话摘要，显著减少医生夜间文书工作

• •

  数字病理学结合深度学习，实现肾活检切片中病理特征的智能识别与预后预测

• •

  脉冲数据(PulseData)等商业平台整合27项实验室指标与基因组数据，精准预测CKD进展

• •

  移植领域创新更令人振奋：AI匹配系统在预测移植物存活率方面已超越肾科医生判断

曼尼托巴大学Navdeep Tangri教授指出，肾脏病学的独特优势在于多模态数据融合——从MRI影像到病理切片，从生物标志物到电子健康记录(EHR)。Mount Sinai医疗中心开发的KidneyIntelX平台正是典型代表，该系统通过整合血浆标志物、30种药物数据和生命体征，构建了动态的CKD进展监测网络。

然而挑战依然存在。Singh博士坦言："当算法将肌酐轻微升高误判为急性肾损伤时，我们需要临床医生的智慧来识别脱水等干扰因素。"数据隐私、算法透明度以及"幻觉"问题(指AI生成虚假内容)仍是制约临床转化的瓶颈。对此，肾脏研究所采用数据沙箱技术，将AI训练限定在经严格筛选的医疗数据库范围内。

展望未来，研究者正探索多组学数据与联邦学习技术的融合，以突破数据孤岛限制。Tangri教授特别期待AI在患者教育领域的突破："想象一下，为初诊透析患者即时生成个性化教学资料，并配备24小时答疑的智能助手，这将是革命性的体验。"

正如美国肾脏病学会AI工作组强调的，这场变革的核心在于"医生主导、患者受益"。随着2025年肾脏病周AI专题会议的召开，肾脏病学正站在智能医疗的新起点，而培养既懂临床又精通AI的复合型人才，将成为推动下一轮创新的关键。