原创 人工智能预防早期肾脏疾病

   哥伦比亚大学瓦格洛斯医学院的研究人员开发了一种算法，可以自动搜索病人的电子医疗记录中的血液和尿液测试结果，并使用既定的方程式和机器学习的混合方法处理数据，可以提醒医生处于慢性肾脏病最早期阶段的病人。

     慢性肾病的诊断往往未被发现，直到它造成不可逆转的损害。新算法旨在确保在最早阶段检测到慢性肾病。

早期检测是关键

      研究人员说，慢性肾脏病（CKD）代表了一种缓慢进展的疾病，通常在晚期之前是无声无息的，但早期干预可以大大延迟其进展。"早期识别肾脏疾病是最重要的，因为我们有治疗方法，可以在损害变得不可逆转之前减缓疾病的发展。慢性肾脏病可能导致多种严重问题，包括心脏病、贫血或骨病，并可能导致早期死亡，但其早期阶段经常没有得到充分认识和治疗，"研究负责人、哥伦比亚大学瓦格洛斯内外科医学院副教授Krzysztof Kiryluk博士说。

      这项研究的题目是 "基于医疗记录的慢性肾脏病表型的临床护理和'大数据'观察遗传研究"，于2021年4月发布。

该算法如何工作

        该算法自动拖曳电子医疗记录。它像一个有经验的肾病医生一样工作。当使用451名患者的电子医疗记录进行测试时，该算法在两名有经验的肾脏病专家确定的95%的肾脏病患者中正确诊断了肾脏病，在97%的健康对照组中正确排除了肾脏病。

        该算法可用于不同类型的电子健康记录系统，包括数以百万计的患者，并可轻松纳入临床决策支持系统，通过建议适当的特定阶段的药物来协助医生。如果将来诊断肾脏疾病的标准发生变化，该算法可以很容易更新，并免费提供给其他机构使用。

        然而，研究人员说，该算法的一个缺点是，它取决于医疗记录中是否有相关的血液和尿液测试。血液检验是相当常规的，但尿液检验在临床实践中没有得到充分利用。

        Kiryluk说，尽管有这些限制，但算法诊断可以提高人们对肾脏疾病的认识，通过早期治疗，可减少失去肾功能的人数。

      研究结果所附的一份声明解释说，诊断不足的原因很复杂。这是因为处于慢性肾脏病早期的人通常没有症状，而初级保健医生可能会优先考虑病人诉求。此外，需要两种测试，一种是测量血液中的肾脏过滤代谢物，另一种是测量尿液中的蛋白质渗漏，以检测无症状的肾脏疾病。"这些测试的解释并不总是简单明了的。许多病人的特征，包括年龄、性别、体重或营养状况，都需要考虑，而这一点经常未被初级保健医生所重视，"Kiryluk说。

问题的普遍性

据估计，每八个美国成年人中约有一人被认为患有慢性肾脏疾病。然而，在该疾病的早期阶段，只有10%的人知道自己的病情。在那些已经有严重的肾功能减退的人中，只有40%的人知道他们的诊断。中国成人总体患病率约为10.8%。在中国，CKD1-2期患者占据总CKD患者的大多数，为76.59%。终末期肾脏病患者的占比最小，为1.4%。CKD患者的住院死亡率为2.63％，远高于非CKD患者（0.81％）。

高血压和糖尿病是造成CKD的主要原因。几乎一半的CKD患者同时患有糖尿病或心血管疾病（CVD）。此外，有超过661,000名美国人患有肾衰竭。美国家糖尿病和消化道疾病研究所说，其中46.8万人正在接受透析治疗，大约有19.3万人接受了有效的肾脏移植。根据中国肾脏病网络调研结果显示，在CKD住院患者中，糖尿病肾病占26.96%、高血压肾病占20.78%，其次为梗阻性肾病（15.59%）和肾小球肾炎（15.07%）。同时CKD会诱发多种合并症，CKD引发的心血管并发症死亡率是普通人群的5倍。冠心病是慢性肾脏病住院患者最常见的合并心血管疾病类型（18.82%），其次为心力衰竭（16.02%）和中风（12.88%）。