人工智能驱动肾病学革新：从算法到临床实践的多领域应用与挑战

来自全球多机构的研究人员综述了人工智能（AI）在肾病学中的前沿应用，涵盖透析管理、急性肾损伤（AKI）预测、慢性肾脏病（CKD）筛查及移植优化等领域。研究表明，AI技术通过整合多模态数据（如病理影像、生物标志物和电子健康记录EHRs）显著提升疾病预测精度与个性化治疗水平，为肾病临床实践提供新范式。

　　

从智能恒温器到ChatGPT再到基于近期购物记录的在线推荐，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已在当今社会无处不在。然而在医疗领域，肾病学相较于心脏病学、放射学等依赖影像的学科，在AI应用上曾相对滞后。但专家指出，肾病学家正在迎头赶上，且这一领域充满潜力。

肾病学“非常适合AI应用”，来自德克萨斯州科珀斯克里斯蒂的肾病专家Prabhat Singh博士（美国肾脏病学会会士FASN）表示：“作为肾病学家，我们热爱数据，而数据正是算法的基础——尤其是透析领域，这是一个高度数据驱动的学科。”加拿大曼尼托巴大学的Navdeep Tangri教授补充道，肾病学拥有独特的机遇：包括肾脏磁共振成像（MRI）、超声影像、活检组织学与病理学数据，以及海量实验室数据。

AI正通过预测分析、机器学习（Machine Learning）、深度学习（Deep Learning）和生成式AI（Generative AI）技术快速改变肾脏护理模式。例如在透析领域，Fresenius医疗集团旗下机构已部署三十余种算法，每晚处理数千变量以预测患者因液体感染或感染相关住院的风险，临床团队每日审核预测结果并干预高风险患者。

其他AI应用试点包括：

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  患者摘要与消息处理：环境AI记录器在医患对话中生成摘要，减少医生下班后的“睡衣时间”文档工作；

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  病理学：数字病理结合AI增强病理切片分析，用于诊断、预后预测及治疗决策；

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  急性肾损伤（AKI）：通过机器学习预测心脏手术后AKI风险，或整合电子健康记录（EHRs）实现实时风险分层；

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  慢性肾脏病（CKD）：AI模型可预测糖尿病肾病进展（如PulseData平台），或通过视网膜影像和家庭检测试剂盒进行筛查；

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  肾移植：AI用于器官分配、免疫抑制方案优化及移植存活率预测，甚至通过“连续分配”框架改进匹配效率；

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  医学教育：聊天机器人提供多语言患者教育内容，虚拟AI标准化患者替代演员训练临床技能；

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  健康社会因素：从临床笔记中提取关键词（如“住房霉菌”），识别患者社会资源需求；

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  临床试验：通过数字孪生（Digital Twins）模拟试验，优化罕见病研究设计。

尽管前景广阔，挑战依然存在。医生对AI的保守态度、数据隐私问题及算法“黑箱”特性仍是推广障碍。例如大型语言模型（如ChatGPT）可能生成虚假参考文献（“幻觉”现象），需通过数据源限制降低风险。此外，模型外部验证所需数据获取困难，阻碍了研究成果向临床转化。

未来需加强多机构协作，推动联邦学习（Federated Learning）等分布式数据训练模式，并培养兼具AI素养的医疗人才。正如Singh所言：“我们必须教导培训医生——AI生成诊断建议后，人类仍需最终决策。”美国肾脏病学会（ASN）正制定AI责任使用指南，并将于2025年肾脏周设立AI专题会议，推动领域发展。