一、人工智能技术发展与肾脏病学应用全景

人工智能（AI）的发展历程自1956年概念提出开始，至2021年生成式AI蓬勃兴起，持续取得进展，为医疗领域带来全新机遇。常见AI技术包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习和强化学习等。在肾脏病学领域，其应用场景涵盖危险因素的智能预测、病理图像的自动分析诊断、多学科诊疗的智能决策、透析的智慧化管理与预测、基于多组学数据的疾病机制研究、药物新靶点研发的加速推进、全病程的智能随访与管理，以及患者教育与自我管理等方面，极大地推动了肾脏病学的发展。

二、AI引领肾脏病“防-筛-诊-治-康”智能化创新发展

在急性肾损伤（AKI）的防诊治各环节，AI的优化应用涵盖早期预测、容量监测及连续肾脏替代治疗（CRRT）智慧质控等多方面。我们团队基于逻辑回归模型开发了第一代动态预测模型，预测准确率高达82%，显著降低危重AKI发病率。北京大学第一医院杨莉教授团队采用LightGBM+SHAP算法构建AKI实时预警模型，预测AUC值0.80~0.95，显著提升重症AKI预测准确性。南方医科大学南方医院侯凡凡院士和四川省人民医院李贵森教授团队基于全国13.7万例AKI患者数据，采用BI-LSTM算法预测住院期间死亡和透析风险，预测准确性达93%~95%。在肾脏病理诊断中，AI技术可精准统计肾小球硬化比例并实现细粒度分类，结合遗传与临床特征分析，提升诊疗精准度。山西省人民医院周晓霜教授团队开发的YOLO病理模型，其肾小球分割计数及病变分类精度达99.2%。在CKD的一体化诊疗中，AI技术在早期筛查、风险预测、辅助诊断等方面发挥重要作用，特别是在无创筛查领域取得显著进展。基于视网膜成像这一独特的微血管观察窗口，多个研究团队开发了创新性诊断系统。上海市第六人民医院贾伟平院士团队研发的Deep-DKD系统通过眼底图像分析实现糖尿病肾病早期筛查，准确率达84%。解放军总医院陈香美院士团队开发的Trans-MUF系统整合眼底图像和临床特征，肾病医生借助该模型进行糖尿病肾病和非糖尿病肾病鉴别诊断时，准确率可提高21%。中山大学附属第一医院林浩添和陈崴教授团队构建并验证了肾脏智能诊断系统，实现了CKD分型诊断和预后预测。AI在透析智慧化管理中的应用同样显著。在患者管理方面，AI可以辅助动态生化监测、透析参数个性化调整、容量与血压精准控制、血红蛋白靶目标设定及长期预后评估，确保实时监控和个性化治疗。在临床辅助决策方面，AI可以优化接诊流程，加强质量控制，维护血管通路安全，监测院感和公共卫生事件，并通过智能排班和库存管理提升工作效率。最后，AI技术为肾脏病研究提供了全新视角，通过整合临床资料、生物样本和病理标本，结合基因组学、蛋白组学、转录组学、代谢组学和表观遗传组学等多组学数据，筛选关键标志物，深入探究病因机制，发现潜在药物靶点，并辅助设计随机对照试验。

三、AI在肾脏病学应用中的挑战与应对策略

尽管AI在肾脏病学领域展现出巨大潜力，但其应用仍面临多重挑战。在数据层面，医学数据的质量、样本量和分布直接影响模型性能，需严格清洗和预处理。技术层面需解决金标准准确性、算法选择、验证方法及模型可解释性等问题。评估环节应关注术语定义、评价指标和人机对比结果。此外，伦理规范缺失和医患信任不足等社会因素也制约了AI发展，亟待建立相应规范机制。

综合来看，AI正深刻赋能肾脏病的“防-筛-诊-治-康”全链条。它辅助临床医生提升决策效率与精准度，解放重复性劳动，使其能专注于提出关键临床问题、定义治疗意义与关怀患者需求等创造性本质工作。展望未来，通过动态解析多维度数据实现肾病风险的超早期、个性化预警与靶向干预，AI将持续拓展其在肾脏病学的应用边界，与临床医生协同共进，推动学科发展并惠及更多患者。