研究人员发现，只需对尿液进行AI分析即可预测患有肺病的人的症状何时会恶化。弗里索·根滕施/dpa
研究表明，通过人工智能（AI）分析尿液样本可以在症状开始前七天预测慢性肺病患者可能发生的急性发作。这项技术可以帮助个性化治疗并预防住院，学者们表示。
研究涉及患者每天进行一次简单的尿液试纸测试，类似于横向流动测试，并通过手机与专家分享结果。
该研究分析了55名慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的尿液样本，以确定症状恶化时分子的变化。COPD是指一组导致呼吸困难的肺部疾病，如肺气肿和慢性支气管炎。症状可能包括呼吸短促、喘息和持续的胸闷咳嗽。急性发作，也称为加重，发生在症状突然恶化时，最常见于冬季。
领导这项研究的莱斯特大学教授克里斯·布赖特林说：“COPD急性发作是指COPD患者病情严重到需要额外的家庭或医院治疗的情况。目前的治疗方法是对严重疾病的反应性。如果我们能在发作前预测到攻击，然后个性化治疗以防止发作或减少其影响，那会更好。我们希望开发一种预测测试，就像即将发生的急性发作的个人天气预报一样。”
在确定了变化的分子后，研究人员开发了一种测试来测量尿液中五种不同生物标志物的水平。随后，105名COPD患者进行了为期六个月的每日尿液测试，并与研究人员分享了结果。其中85名患者的结果使用人工神经网络（ANN）进行了分析，这是一种模仿人类大脑处理数据方式的算法。
该研究发表在《ERJ开放研究》杂志上，发现AI模型可以准确预测症状开始前七天的急性发作。
研究人员承认该研究存在一些局限性，包括样本量较小。布赖特林教授补充道：“尿液采样的优点是患者可以在家中每天快速轻松地进行。我们需要做更多的工作，用更多患者的数据来完善AI算法。我们希望这将使我们能够为COPD患者创建AI测试，该测试将学习每个人的‘正常’状态并预测症状的急性发作。患者的护理可以相应调整，例如他们可能需要进一步的测试或治疗，或者他们可以限制对污染或花粉等触发因素的暴露。”
对此研究作出回应的哮喘和肺部健康慈善机构Asthma + Lung UK的研究和创新主管埃丽卡·肯宁顿博士说：“这种快速且无创的测试展示了我们的尿液如何作为肺部健康恶化的预警信号。允许慢性阻塞性肺疾病患者在病情恶化之前采取措施管理他们的状况，这真的可以帮助人们保持健康并避免住院。然而，在将其用于医疗保健环境之前，这项令人信服的研究还需要在一个更大的COPD患者群体中进行测试，并分析其成本效益。”
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