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

来自全球多中心的研究团队综述了人工智能在肾病学领域的应用进展。研究系统阐述了AI技术在透析管理、急性肾损伤预测、慢性肾病筛查、移植优化及临床教育等关键场景的实现路径，通过机器学习算法整合多模态数据提升诊疗精度，为肾病诊疗体系智能化转型提供了理论框架与实践范式。

　　

当智能温控器、ChatGPT和基于购买记录的推荐系统使人工智能技术日益普及时，肾病学领域正加速迎头赶上。专家指出，这个高度依赖数据的专科特别适合人工智能应用——肾病专家钟爱数值指标，而这些指标正是算法的最佳燃料。

在透析领域，费森尤斯医疗旗下机构已部署三十余种算法，每晚处理数千变量预测患者住院风险。临床团队每日审核预测结果，及时干预高风险病例。人工智能与数学模型、计算医学共同扩展了医生管理复杂病患的能力。

其他创新应用包括：

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  智能医患交互：环境智能抄录系统生成诊后摘要，减少医生夜间文书工作；AI程序协助起草患者消息回复

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  病理学突破：数字病理结合AI技术增强病理切片分析，辅助诊断与预后判断

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  透析优化：自然语言处理提取治疗数据训练算法，预测低血压事件、住院风险及死亡率，还能分析超声图像监测血管通路并发症

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  急性肾损伤预警：机器学习模型预测心脏手术后AKI风险，整合电子健康记录(EHR)实现实时风险分层

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  慢性肾病管理：AI驱动算法早期识别CKD，预测糖尿病肾病进展。PulseData商业模型综合实验室数据与生物标志物，KidneyIntelX平台整合血浆生物标志物、27项实验室值及30种药物数据

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  移植革命：AI应用于器官分配、免疫抑制方案及病理评估，预测移植物存活率优于肾病专家，新型连续分配框架优化器官优先排序

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  医学教育：聊天机器人提供多语言健康资讯，虚拟标准化病人替代真人演员，OpenEvidence平台整合期刊文献解答临床疑问

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  健康社会因素：基于规则的系统从临床记录识别住房、交通需求

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  临床试验革新：数字孪生技术模拟罕见病试验，优化受试者筛选与方案设计

尽管前景广阔，专家强调需坚守两大原则：以患者受益为核心，保持医生最终决策权。现实挑战包括医生对黑箱算法的疑虑、数据隐私问题及模型验证困难。目前美国肾病学会(ASN)正制定AI应用指南，2025年肾脏周将设AI专题论坛。学者呼吁加强专业人才培养，确保下一代医生具备人机协同决策能力——正如住院医师使用ChatGPT生成鉴别诊断时，仍需资深医师判断哪些建议值得采纳。