人工智能（AI）已经在各个行业中引起轰动，医疗保健行业也不例外。这项技术使临床医生能够更好地理解疾病，获得更快更精确的诊断结果，并利用大量数据创建合适的治疗方案和护理计划。难怪AI在医疗保健行业的应用预计将大幅增长，从2024年的209亿美元增长到2029年的1484亿美元。AI在医疗保健的所有领域都产生了影响，但在肾病护理方面尤为显著。据NHS专家称，AI可以比传统方法快六倍预测肾功能衰竭。AI模型还可以改善肾移植患者的结果。然而，这还远远不够。AI在肾脏疾病管理中还有许多其他革命性的应用。以下是其中的几个例子：
#1 减少透析患者的住院率
中国的一项全国性研究显示，四分之一的慢性透析患者每年住院次数超过一次。住院会干扰常规的透析治疗，降低患者的生活质量，同时大幅增加医疗系统的成本。AI在减少透析患者的住院率方面发挥了关键作用，这是一个巨大的突破。预测AI模型可以显示患者何时有住院风险。例如，即将住院预测模型（IHPM）可以从透析中心记录中分析超过1000个因素，包括实验室结果和治疗数据。计算机算法处理这些信息，列出7天内住院风险最高的预测因素及其数值风险评分。透析住院减少计划（DHRP）是另一种机器学习工具和模型，可以确定单个患者在一年内再次住院的概率。它分析了超过10万名中心透析治疗的历史数据，识别导致住院的模式。由于AI模型可以快速概述患者的危险变量，这使得护理团队能够及时干预。
#2 预测急性肾损伤
急性肾损伤（AKI）是患者在心脏手术后经常遇到的一个严重问题。Wiley在线图书馆发表的一项研究考察了心脏移植后7天内AKI的发生情况。在430名患者中，388名（占72%）患者发生了AKI，其中162名（占30%）患者经历了严重的AKI。AI在这里证明了其救生能力。AKI的特征是尿量减少或血清肌酐水平迅速升高。AI算法可以分析尿液并预测少尿（医学术语，指尿量减少）。实时和连续的尿量监测可以帮助医疗专业人员更好地预测AKI风险。FIZE Medical指出，尿量减少可能是AKI的唯一早期迹象，因此对于医疗专业人员来说，这是一个有价值的指标，有助于及时识别和管理AKI。早期检测AKI可以改善患者的预后。
#3 提前识别动静脉通路失效的迹象
终末期肾病患者需要永久性血管通路。根据国家医学图书馆的数据，动静脉瘘（AVF）优于人造移植物或血液透析导管。然而，它们存在失效的风险。Nature上发表的一项回顾性研究显示，20%至50%的AVF未能充分成熟，无法用于血液透析。然而，机器学习模型可以预测AVF失效的可能性。它们分析导致AVF失效的条件和行为，帮助确定瘘管是否可能出现故障。科学家们还开发了一款智能手机应用程序，可以分析透析患者的血管通路图像，识别是否存在通路动脉瘤及其阶段。也就是说，识别静脉或动脉中用于创建动静脉瘘（AVF）或移植物的薄弱区域。该应用程序使用类似于面部识别的深度学习算法，分析患者或护理人员拍摄的血管通路照片，检测图像中的模式，并迅速通知用户任何动脉瘤的存在及其严重程度。临床医生随后可以确定适当的治疗方案，如手术或其他干预措施。该应用程序有望延长AVF和动静脉移植物的使用寿命，同时降低破裂的风险。
AI与肾脏护理的未来
AI对肾脏疾病管理的影响堪称革命性。虽然AI在医疗保健领域的整合仍处于早期阶段，但迄今为止的进展令人鼓舞。随着这些技术的不断发展，它们有望改善诊断，个性化治疗，帮助肾病患者过上更健康、更长久的生活。
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