《Clinica Chimica Acta》：Artificial intelligence and machine learning applications in dialysis: A review of current applications, challenges, and future directions
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这篇综述系统性回顾了2020至2025年间AI/ML在透析领域的变革性应用。文章展示了AI/ML在透析低血压（IDH）预测（AUROC高达0.95）、死亡率预测、贫血管理及血管通路监测等方面的卓越性能。同时，文章也客观分析了其迈向广泛临床应用的挑战，包括数据隐私、模型可解释性及监管复杂性等核心障碍。这是一份全面且前瞻性的领域导航图。
引言
终末期肾病（ESKD）影响着全球数百万人，透析是维持生命的关键治疗。尽管技术不断进步，但透析患者的预后仍不理想，年死亡率高达10–20%，是同龄非肾病患者的10–20倍。透析护理涉及复杂的生理参数、治疗变量和患者特异性因素，这为人工智能（AI）与机器学习（ML）的应用提供了理想场景。
主要应用领域
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预测与预后：AI/ML模型在此领域展现出卓越性能。
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透析低血压（IDH）预测：IDH是血液透析最常见且严重的并发症之一。先进的AI模型能以临床可操作的准确性预测IDH。例如，一项研究使用循环神经网络（RNN）分析了超过26万次透析会话，实现了AUROC为0.94的1小时内IDH预测。更复杂的时序融合变换器（TFT）模型对不同定义的IDH预测AUROC可达0.953。
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死亡率与住院风险预测：随机森林模型结合RNN在3284名血液透析患者的前瞻性队列中，对第一年死亡率的预测AUC达到0.8357。在腹膜透析（PD）中，生存树算法对5年死亡率的预测一致性指数（C-index）为0.769，优于传统Cox回归。AI模型在预测住院事件方面也显示出潜力，支持主动干预。
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早期检测与风险分层：AI/ML被用于预测慢性肾病（CKD）患者向肾衰竭和透析的进展。通过整合纵向电子健康记录（EHR）等数据，模型能估计个体化风险。针对数据集类别不平衡问题开发的新数据增强方法，将未来透析风险的检测能力提高了约72%。
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临床决策支持与治疗优化：
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贫血管理：AI驱动的贫血控制模型（如ACM）是该领域最成熟、已临床部署的应用之一。这些系统使用人工神经网络（ANN）预测未来血红蛋白水平，并推荐促红细胞生成剂（ESA）和铁剂剂量调整，已被证明可减少血红蛋白变异性和ESA成本。
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治疗处方优化：ML算法正被开发用于优化透析处方参数（如治疗时长、血流量），以最大化溶质清除并最小化并发症。
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症状检测：应用于EHR笔记的自然语言处理（NLP）技术，在检测透析患者症状负担方面显示出比基于诊断代码的方法更高的敏感性。
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血管通路监测与干预：AI驱动的图像分析在血管通路监测中表现出高准确性。卷积神经网络（CNN）在验证集中对动静脉瘘（AVF）动脉瘤的分类准确率超过90%，相关深度学习模型对血管通路质量的分类准确率在特征选择后可达92%，有助于及时发现狭窄等结构异常。
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远程监测与家庭透析应用：家庭透析模式的扩展为AI增强的远程患者监测创造了新机遇。预测模型正被开发用于检测腹膜透析患者的并发症、监测治疗依从性等。
技术架构与实施考量
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数据整合：现代AI/ML应用整合了从秒级机器遥测数据到多年纵向临床记录的多模态数据，需要复杂的序列建模方法。
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模型架构：深度学习（尤其是RNN和变换器架构）在透析时序预测任务中 consistently outperformed 传统ML方法。
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联邦学习（FL）：这一新兴范式能在保护数据隐私的同时，实现多中心协作建模，对数据分布在多机构的透析护理尤为重要。
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模型可解释性与临床整合：模型的“黑箱”性质是临床采纳的主要障碍。SHAP值等可解释性技术被用于提供决策洞察。成功整合需考虑用户界面设计、警报疲劳预防和工作流优化。
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监管框架：AI/ML应用的监管环境快速演变。TRIPOD-AI、CONSORT-AI等报告指南以及欧盟AI法案等，对作为医疗设备软件的透析AI工具提出了透明性、验证和偏倚评估等要求。
实施障碍与挑战
尽管性能指标亮眼，但广泛临床应用仍面临多重障碍：
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技术挑战：EHR系统、透析机平台和数据收集协议的异质性，以及实时预测模型对计算资源和低延迟处理的高要求。
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临床与组织障碍：临床医生对模型的理解与信任、工作流整合、警报疲劳以及实施维护所需的大量资金和技术专长。
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监管与伦理考量：患者数据隐私、算法公平性（训练数据中女性等群体代表不足）、模型可解释性要求以及合规复杂性。
未来方向与新兴技术
未来研究将向更先进的AI架构（如大型基础模型、因果推理）、与新兴技术（如物联网设备、可穿戴传感器、数字疗法）的整合，以及加强临床转化和实施科学（如真实世界证据、健康经济学评估）方向发展。AI/ML有望将透析护理从被动的标准化模式， fundamentally transform 为预测性、个性化的精准医疗。
结论
这篇综述表明，过去五年AI/ML在透析护理中取得了显著的技术进步和临床前景，在多个关键领域 consistently and substantially outperformed 传统方法。然而，要实现广泛的临床转化和改善患者结局，仍需系统性地应对数据隐私、模型可解释性、工作流整合、算法公平性及经济可行性等一系列重大挑战。持续的技术创新、严格的验证、合乎伦理的开发实践以及利益相关方的深入合作，将是实现其改善全球肾病患者生活这一潜力的关键。
