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本文是一篇关于肾脏疾病与人工智能（AI）应用的综述。AI 融合机器学习（ML）、深度学习（DL）技术，在肾脏疾病诊断、治疗、预后预测等方面展现潜力。但面临数据隐私、模型可解释性等问题。不过，其应用有望改善肾脏医疗现状，推动精准个性化治疗。
引言
在 21 世纪，计算能力的显著扩张和普及成为时代的重要特征。随着技术的持续发展，数字健康设备在日常健康管理中的地位日益重要，推动着医疗模式向更主动、更个性化的方向转变。人工智能（AI）、机器学习（ML）和物联网（IoT）等技术的融合，增强了这些设备的功能和个性化程度，为预防保健和慢性病管理提供了有力支持。
在医疗领域，数字健康和电子健康是变革性的范式。数字健康涵盖了一系列利用数字和电子手段改善医疗保健各个方面的技术，包括可穿戴设备、移动应用、远程医疗、健康信息技术和远程医学等，其目标是借助技术让个人更好地管理健康，优化医疗服务的提供，实现更个性化和高效的医疗解决方案。电子健康，通常称为 e - health，专注于健康相关信息的数字化和电子存储，涉及电子健康记录（EHRs）的创建、管理和交换，这些记录包含了从病史、诊断到治疗计划和检测结果的全面患者信息，旨在提高医疗保健信息在医疗服务提供者之间的可及性和协调性，从而改善患者护理和治疗效果。
现代生活方式的改变，如久坐不动的习惯、不良的饮食选择和压力增加，导致肥胖、高血压、糖尿病等疾病的风险因素激增，这些因素与肾脏疾病的发生密切相关。例如，高盐、高糖和加工食品的饮食，加上缺乏体育活动，会引发 2 型糖尿病（T2D）和高血压，而这两种疾病都是肾脏问题的已知前驱病症。此外，吸烟和过量饮酒也进一步增加了肾脏疾病的风险。
AI 的出现为肾脏疾病的治疗带来了新的希望。AI 驱动的技术，如 ML 算法，在早期检测和个性化管理中发挥着重要作用。通过将数据驱动的见解和其他技术与传统医疗实践相结合，AI 已成为对抗由现代生活方式引发的肾脏疾病的有力工具。
全球肾脏健康及疾病管理的重要性和经济负担
肾脏疾病已成为全球健康问题，影响着世界各地的人群，增加了发病率和死亡率。这些疾病包括慢性肾脏病（CKD）、终末期肾病（ESRD）、急性肾损伤（AKI）、肾结石以及遗传性疾病如多囊肾病（PKD）等。其病因复杂，涉及生活方式因素、环境影响和遗传易感性。肾脏疾病的影响不仅局限于肾脏健康，还会影响其他病理状况的风险和整体公共健康。许多患者在患病初期并未察觉，导致疾病的知晓率较低。
在各种肾脏疾病中，肾结石影响着全球约 1% - 15% 的人口，给患者带来了较大的健康负担。其类型多样，以钙结石最为常见，约占病例的 70% - 80%。肾结石的患病率存在地区差异，且男女患病率在 20 世纪最后 25 年呈上升趋势。此外，肾结石还会增加 CKD、ESRD、心血管疾病、糖尿病和高血压的风险，影响患者的生活质量，带来巨大的经济成本。
AKI 是一种肾小球滤过率突然下降的疾病，全球范围内均可发生，与较高的发病率、死亡率和经济负担相关。即使是轻度 AKI（Kidney Disease Improving Global Outcomes，KDIGO 1 期）也会降低患者的生存率，其不良后果不仅局限于短期，肾脏功能无法恢复还会导致长期的发病率增加。AKI 的流行病学在全球范围内存在差异，受人口差异和标准化分类标准使用不一致等因素影响，低收入和中等收入国家（LMICs）的发病率相对较高。
T2D 占所有糖尿病类型的 90% 以上，40% - 50% 的 T2D 患者可能会发展为 CKD。过去 30 年，T2D 相关 CKD 的年龄标准化发病率（ASRs）持续上升，在亚洲和社会人口指数（SDI）中等的地区负担尤为沉重。2019 年，T2D 成为 CKD 及其相关死亡的第二大原因，以及 CKD 相关残疾调整生命年（DALYs）的第三大原因。
ESRD 是一个日益严峻的全球健康挑战，对 LMICs 的影响尤为严重。2010 年，全球有 260 万人接受肾脏替代治疗（KRT），但需要治疗的人数估计在 490 万至 970 万之间，其中约 93% 生活在高收入或高中等收入国家。预计到 2030 年，透析患者数量将增加到 540 万，亚洲的病例数将有所增加。全球范围内，ESRD 的发病率在 2003 年至 2016 年期间中位数上升了 43%，这主要归因于生存率的提高、人口老龄化和风险因素的增加。不同国家和地区的 ESRD 患者死亡率存在差异，肾移植的可及性也受到社会经济因素的影响。
肾脏疾病诊断和管理的经典方法
肾脏疾病的经典诊断方法包括临床、实验室和影像学检查的系统综合评估。实验室检查在诊断过程中起着关键作用，血清肌酐和血尿素氮（BUN）用于评估肾脏整体功能，其值升高表明肾脏功能障碍。估算肾小球滤过率（eGFR）通过血清肌酐水平计算得出，可反映肾脏的滤过能力。尿液分析有助于检测尿液成分的异常，如蛋白质、血液或管型的存在，有助于疾病的分类和严重程度评估。微量白蛋白尿（白蛋白排泄量为 30 - 300mg/day）是糖尿病肾病、心血管和肾脏疾病的早期敏感指标，当白蛋白浓度持续超过 15 - 30mg/l 时，结合电解质水平监测，可提示肾脏问题。
影像学检查如超声可对肾脏进行无创可视化，显示其结构和潜在异常，如结石、囊肿或肿瘤。计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）能提供更详细的信息，有助于确定潜在病因。在某些情况下，肾脏活检可获取组织样本进行显微镜检查，对于病因不明的肾脏疾病尤为重要。此外，还可根据需要进行自身免疫和炎症标志物评估（如抗核抗体或抗肾小球基底膜抗体）或遗传性肾脏疾病的基因检测。临床评估和诊断由肾病学家进行，他们根据患者的整体健康状况解释收集到的数据，区分急性和慢性肾脏疾病，确定潜在病因和疾病阶段，以便进行个性化治疗。
肾脏疾病的治疗是多方面的，旨在解决潜在病因、控制症状和预防并发症。对于肾结石，治疗方法根据结石的成分、大小和症状而异，包括药物溶石（如使用碳酸氢钠或柠檬酸钾）、体外冲击波碎石术、内镜下结石治疗等，同时还包括增加液体摄入和饮食限制等预防措施。对于 AKI，治疗的关键是处理潜在病因，如纠正低血容量、停用肾毒性药物或治疗感染，必要时进行液体复苏和肾脏替代治疗（RRT），如血液透析或连续 RRT，并密切监测电解质、酸碱平衡和血流动力学参数。
CKD 和 ESRD 的管理需要综合考虑患者的复杂需求。对于 CKD，严格控制血压和血糖至关重要，可使用血管紧张素转换酶（ACE）抑制剂或血管紧张素 II 受体阻滞剂（ARBs）来减轻蛋白尿，并进行生活方式调整和定期健康监测，同时处理贫血和骨矿物质紊乱等并发症。当 CKD 进展为 ESRD 时，RRT 和姑息治疗可提高患者的生活质量。对于肾脏肿瘤，根据肿瘤的大小、位置和阶段，采用包括手术和靶向治疗在内的多学科治疗方法，手术如部分或根治性肾切除术是局部肿瘤的主要治疗方法，对于无法手术或晚期肿瘤，则使用酪氨酸激酶抑制剂或免疫检查点抑制剂等靶向治疗来抑制癌细胞生长。
AI 与人类健康
生命科学领域的 AI 研究人员面临着快速创新的压力，需要利用大规模集成数据集在医疗保健领域取得突破。尽管数据丰富，但经过整理和分析的数据仅占一小部分。AI 专注于计算机如何学习和模仿人类思维过程，通过增强学习能力和引入决策支持系统，正在重塑医疗保健的未来。ML 在医学等多个领域具有重要价值，广泛应用于构建自动化临床决策系统。ML 包括监督学习和无监督学习方法，深度学习（DL）则模仿人类大脑的运作方式。在临床领域，ML 的应用涵盖疾病预测、诊断、治疗效果评估和预后预测等，有助于改善各种疾病的护理，推动精准医学发展，根据基因组数据预测最佳药物治疗方案。此外，ML 在药物发现中也发挥着重要作用，能够设计虚拟临床试验，同时在公共卫生领域，可用于预测疫情爆发和探索基因与人类特征之间的联系。
AI 在多个医学领域都发挥了重要作用。在肿瘤学中，AI 通过分析医学影像数据（如乳房 X 光片和 CT 扫描）辅助早期癌症检测，并通过基因数据分析制定个性化治疗方案。在心血管疾病方面，AI 通过评估事件风险和分析心电图辅助早期检测。在神经系统疾病诊断和预测中，AI 通过分析复杂的脑成像模式，改善了对阿尔茨海默病和帕金森病等疾病的诊断和预测。在传染病领域，AI 通过分析临床和流行病学数据，实现快速检测和疫情预测。在精神健康领域，AI 通过分析行为和语言模式辅助诊断和监测。在罕见病领域，AI 通过分析遗传和临床数据实现疾病的识别和诊断。在呼吸系统疾病、药物发现、肾脏疾病和公共卫生监测等方面，AI 的应用也产生了积极影响。
多种 ML 和 DL 算法已应用于肾脏疾病的诊断、特征描述和管理。支持向量机（SVMs）、随机森林和决策树等用于分类任务，区分不同的肾脏疾病。DL 模型，如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），特别是长短期记忆（LSTM）网络，分别在基于图像的诊断和序列数据分析方面表现出色。集成模型（如 bagging 或 boosting）可提高预测性能，基于规则的系统（包括专家系统）利用领域特定知识进行决策。自然语言处理（NLP）技术，如文本挖掘，可从 EHRs 中提取有价值的信息。生成对抗网络（GANs）用于生成合成医学图像以扩充数据。贝叶斯网络的预测建模可进行概率推理，预测肾脏疾病的结果。此外，结合传统 ML 和 DL 方法的混合模型可对多种数据类型进行综合分析，这些模型可应用于肾脏肿块分类、疾病亚型识别、疾病进展预测和整体诊断支持等任务，模型的选择取决于数据的性质、具体诊断任务和可用资源，组合不同模型或采用集成方法可提高肾脏疾病诊断的准确性。
在初级医疗保健中，AI 和 ML 可通过开发预测 CKD 进展的模型，改变对糖尿病、高血压和肥胖患者的管理。通过分析大量患者数据，包括病史、实验室结果、生活方式因素、人口统计学和遗传信息，这些模型能够准确预测 CKD 的发病和进展为 ESRD 的可能性。ML 算法可以识别临床医生可能难以察觉的复杂模式和风险因素，从而实现早期干预。AI 还能根据患者的具体情况，如分析个体实验室结果和病史来调整 ACE 抑制剂等药物，根据患者的血钾、血钠和血磷水平制定个性化饮食计划以优化肾脏功能，以及预测透析患者的最佳液体清除目标来管理液体水平，为肾脏疾病患者提供个性化的干预策略。此外，AI 通过实时临床数据预测 AKI 风险，实现药物或液体管理的个性化调整，并通过分析免疫和遗传数据监测肾移植患者，实现免疫抑制治疗的个性化，降低器官排斥风险并减少副作用，充分展示了 AI 在肾脏疾病管理中增强患者特异性治疗计划的能力。
AI 对肾脏健康的影响
随着全球肾脏疾病负担的不断增加，制定全面的预防、早期检测和可及治疗策略至关重要。美国卫生与公众服务部认识到创新对于降低肾衰竭风险、提高以患者为中心的护理和改善优质治疗可及性的重要性，开始转向 AI 技术。现代 AI 在特定任务上表现出色，如面部或语音识别，在医疗领域处理数字图像时，其低成本自动化、速度和精度方面的优势为肾脏疾病的诊断和治疗带来了希望。
AKI 是一种常见且成本高昂、预后不良的疾病，是 AI 干预的重点领域。将术中生理数据整合到风险模型中，提高了术后 AKI 预测的准确性。AI 在医学图像分析方面的应用不断拓展，开发出的 DL 模型可通过肾脏超声图像自动估计 eGFR 和 CKD 状态。此外，AI 能够整合和分析来自 EHRs、实验室结果、影像学研究和患者病史的大量数据，帮助肾病学家评估 AKI 和 CKD 的病因。ML 算法擅长识别肾功能下降的模式和早期迹象，有助于诊断和区分 AKI 的肾前性、肾性和肾后性病因，并跟踪 CKD 的进展。AI 生成的预测模型可提供风险评分，对患者进行监测或干预的优先级排序，AI 驱动的临床决策支持系统（CDSSs）可提供实时、基于证据的诊断和治疗建议。同时，AI 持续监测患者数据，及时发出疾病恶化的警报，并分析遗传数据以揭示遗传易感性和分子机制，实现精准、个性化的护理，改善患者的整体预后。
先前的研究表明，自适应神经模糊推理系统（ANFIS），一种结合模糊逻辑的监督学习系统，可用于评估血清电解质失衡（Na+、K+）、B 型利钠肽（BNP）、射血分数（EF）和慢性肾脏病流行病学协作组（CKD - EPI）胱抑素 C 方程对 GFR 的影响，并用于患者监测或住院决策。ANFIS 模型通过反向传播将输入参数（BNP、Na+、K+）与输出参数（EF 或 CKD - EPI 胱抑素 C）联系起来，对参数值进行归一化处理并分为训练、测试和检查组，以促进有效学习。该模型在测试和检查过程中表现出约 15% 的稳定准确率，神经模糊映射展示了输入和输出参数之间的关系，为临床稳定性或不良事件提供了见解，并且通过颜色编码区分射血分数保留的心力衰竭（HFpEF）和射血分数降低的心力衰竭（HFrEF），有助于患者的监督和住院决策。
卷积 DL 模型可在无需侵入性操作的情况下识别 CKD 的阶段并估计 GFR。将 CNNs 应用于组织病理学图像，为移植活检和肾切除术样本的自动分析开辟了新途径。AI 通过对组织病理学图像的评估，正在彻底改变肾脏病理学。通过自动图像分析，尤其是 DL 技术，能够快速分析移植组织病理学、肾脏组织样本和诊断结果，提取肾小球结构、纤维化、肾小管萎缩和炎症等特定特征，减少病理学家之间的差异，确保诊断标准的一致性，提高肾脏疾病诊断的可重复性。AI 还可促进预测评分系统的开发，如免疫球蛋白 A（IgA）肾病的 DL 预测评分（DLPS）可预测肾衰竭，为治疗计划提供有价值的预后信息，并可与现有的 CDSSs 集成，增强其预测能力，实现对患者风险和疾病预后的更全面评估。
放射组学是一个新兴领域，它从医学图像中高通量提取定量信息，这些特征可预测组织学肿瘤特征，并可集成到 ML 和 DL 算法中，用于肾脏肿块的特征描述、亚型分类、核分级预测和放射基因组学研究。先前的研究表明，放射组学模型和 ML 在区分各种肾脏肿瘤亚型、鉴别良性和恶性肾脏肿瘤方面具有有效性。放射基因组学研究放射组学特征与基因突变或表达模式之间的关联，例如，研究发现 MRI 上的对比增强模式与肾细胞癌的基因表达谱相关，有望实现非侵入性的预后评估。基于 ML 的放射组学工具结合分子检测能够预测疾病特异性生存率。
微流控技术与 AI 的融合在医疗领域展现出变革性的协同效应。在疾病诊断方面，微流控系统，尤其是芯片实验室技术，与 AI 结合可实现生物标志物的高精度检测和定量，在肾脏疾病相关的贫血和败血症等疾病的诊断中具有重要意义，同时也推动了液体活检和数字病理学的发展，加速了癌细胞在组织和体液中的分类和定量。此外，微流控与 AI 的结合在药物敏感性测试中也不可或缺，能够快速检测细菌并确定合适的抗生素。由微流控和 AI 支持的智能可穿戴设备可连续监测生理参数，为个性化医疗提供支持。在定量生物学领域，ML 算法可增强细胞分析，包括细胞计数、分类、分选和表型分析，为高精度细胞动力学研究和药物反应预测奠定基础。器官芯片（OoC）平台可模拟人体组织和器官，AI 分析可增强图像分割和临床结果预测，在个性化医学中具有重要应用。微流控、OoC 和 AI 的融合有望推动药物开发，评估患者特异性药物疗效，重塑诊断、疾病理解、药物测试和个性化医学，甚至可能催生 “生物体芯片” 这一革命性技术。
AI 赋能的离子电渗疗法在肾脏疾病的药物递送和生物标志物检测方面具有广阔的应用前景。在药物递送方面，AI 通过分析患者特定数据，包括生理参数和药物反应谱，优化离子电渗系统，实现个性化和自适应的药物给药，确保最佳治疗效果的同时最小化副作用，并根据患者的动态反应进行实时监测和药物剂量调整。在肾脏疾病的生物标志物检测方面，AI 提高了基于离子电渗技术的检测灵敏度和特异性，通过复杂算法分析间质液中的生物标志物模式，实现肾脏功能障碍的早期检测和疾病进展的精确监测。
人工肾脏、3D 打印辅助器官与 AI 的结合是医学进步的革命性举措。人工肾脏利用生物工程和纳米技术等前沿技术，旨在模拟和改善肾脏功能，为 ESRD 患者提供了新的希望。这些设备借助先进材料、微流控系统和 AI 驱动的算法，复制天然肾脏的复杂过程，实现连续高效的血液过滤、电解质平衡和废物排泄，减少对传统透析的依赖。3D 打印技术的出现为器官移植和支持带来了新时代，目前虽尚未实现完全功能的 3D 打印肾脏，但已可制造组织支架、细胞基质和仿生结构，促进器官再生和移植，通过设计匹配受体<
