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人工智能在肾脏疾病中的作用
人工智能（AI）作为一门先进的科学技术，在医学领域得到了广泛的应用，主要应用于疾病的早期发现、诊断和管理。由于患者数量巨大，肾脏疾病仍然是一个全球性的健康问题，其诊断和治疗仍面临挑战。AI可以考虑到个人情况，做出合适的决策，有望在肾脏疾病管理方面取得长足进步。本文，我们回顾了当前AI在肾脏疾病预警系统、诊断辅助、指导治疗和评估预后方面的应用研究。虽然与AI在肾脏疾病中的应用相关的研究数量很少，但AI在肾脏疾病管理中的潜力已被临床医生所认可；未来AI将大大提高临床医生的临床实践能力。
人工智能与急性肾损伤
目前已发布许多风险评分，使用梯度提升、神经网络、深度学习和随机森林等方法来识别高风险患者。许多此类 AI 应用程序可以在血清肌酐变化前 24-48 小时内准确预测 AKI (2-4)。这些研究在不同的临床环境中进行，包括整个医院、成人重症监护病房和围手术期患者。还实施了先进的学习技术来检测特定 AKI 环境中的模式，一些研究在大量脓毒症相关 AKI 患者中识别出两到三种不同的亚表型 (5)。
糖尿病和糖尿病肾病
糖尿病（DM）是一种代谢系统性疾病，发病率和死亡率高。在2008年柳叶刀（Lancet）的编辑文章中，由于2型DM（T2DM）和妊娠DM病例的百分比增加，糖尿病的全球挑战是21世纪最大的流行病，以及T2DM的年轻患者的数量（年轻人成熟 - 糖糖尿病的年轻人，年轻人，MODY，MODY）[1]。DM的疾病负担预计将在未来几年和几十年内增加。国际DM联合会的地图集[2]估计，2022年有5.37亿成年人（20-79岁）的DM生活，到2030年，这一数字可能会增加到6.43亿，到2045年。在低收入和中等收入国家，有近75％的DM成年人生活。dm估计在2021年造成了670万人死亡，导致至少9660亿美元的成本，在过去15年中增长了316％。500万成年人患有葡萄糖耐受性受损的成年人的T2DM风险增加。有超过100万儿童患有1型DM [2]。与IDF数据并行，与DM有关的出版物数量不断增加。截至2023年4月3日，有419,974个相关出版物。有59,185个提及DM心血管（CV）并发症，糖尿病性肾病（DN）为34,299，糖尿病肾病（DKD）有33,414。DKD仍然是全球终末期肾脏疾病（ESRD）的主要原因。DN的定义和流行病学已经实质性发展。2011年，Tervaert等。在过去的15年中，与DM相关并发症，急性心肌梗死，中风和截肢的年龄标准化率有所下降，但尚未降低晚期慢性肾脏病（CKD）需要肾脏替代疗法（RRT）的发生率。经典演示包括蛋白尿和随后的蛋白尿的逐步增长[3]。然而，越来越多地描述了估计的肾小球效果率（EGFR）的DM和CKD患者的非蛋白尿表型[4]。指出，DN的经典定义包括肾小球病变，但DKD的更广泛概念考虑了包括肾小管间隙和/或血管病变在内的DM患者的肾脏参与[5]。与蛋白尿或EGFR不同的新型仪器（例如尿蛋白质组学）对于更好地发现基线EGFR高于60 mL/min/min/1.73 m 2的个体的DKD是必要的。四十年前，DM参加肾脏病门诊诊所的患者通常出现晚期CKD，严重的CV并发症，晚期视网膜病或Amauro-sis或下肢截肢。但是，在获得肾脏病护理之前，DM患者经常因尿毒症或简历并发症而死亡。多学科和多学科护理已极大地改变了这种古老的灾难性疾病的全景。用于管理DM和CKD患者的综合方法的支柱是基于五类药物的：
慢性肾脏病的诊断和治疗
晚期 CKD 很复杂，其管理需要肾病专家的参与。然而，早期发现和通用治疗优化是初级保健的职责（NICE，2021 年）。全科医生目前面临重大挑战，包括需求过大，往往超出其能力范围（NHS England，2024 年）。将 CKD 管理整合到当前活动中（例如糖尿病和高血压）可以最大限度地减少可避免的重复工作和压力。这可能会改善患者体验并最大限度地减少全科医生的压力。因此，从事糖尿病工作的初级保健和社区护士有权对糖尿病患者进行筛查并启动早期 CKD 管理，特别是因为与糖尿病管理有很大的重叠。
肾脏捐献者的低温疗法或机械灌注
结果 共计 725 名捐献者，共移植肾脏 1349 个：低温组 359 个、机械灌注组 511 个、联合治疗组 479 个。低温组有 109 名患者（30%）出现移植功能延迟，机械灌注组有 99 名患者（19%）出现移植功能延迟，联合治疗组有 103 名患者（22%）出现移植功能延迟。低温治疗与机械灌注相比，移植物功能延迟的校正风险比为 1.72（95% 置信区间 [CI]，1.35 至 2.17），低温治疗与联合治疗相比，校正风险比为 1.57（95% CI，1.26 至 1.96），联合治疗与机械灌注相比，校正风险比为 1.09（95% CI，0.85 至 1.40）。1 年后，三组移植物存活率相似。共报告了 10 起不良事件，包括 9 名供体的心血管不稳定和 1 名供体的器官因灌注功能障碍而丢失。
肾脏供体的体温过低或机器灌注
从725名招募的供体，1349个肾脏移植的结果：体温过低组的359个肾脏，511个在机器 - 灌注组中，而在COM固定治疗组中有479个。延迟的移植功能发生在低温组中的109例患者中（30％），在机器 - 灌注组中的99例患者（19％），组合治疗组的103例患者（22％）。与机器灌注相比，体温过低的DE置移植功能的调整后的移植功能的调整后的置换率为1.72（95％置信区间[CI]，1.35至2.17），与组合疗法相比，低温疗法的1.57（95％CI，1.26至1.96）与联合治疗相比，与1.09（95％CI，0.85 comsination Compination）相比。在1年时，在这三组中，移植物存活率相似。总共报道了10个不良事件，包括9个供体的心血管不稳定和由于灌注故障而导致1个捐赠者的器官损失。
GFR 估计 - 国家肾脏基金会
预计只有在稳定状态下，内源性滤过标志物的血清水平以及由这些标志物得出的 eGFR 才是 mGFR 的准确指标。图 2 显示了 GFR 急剧变化后滤过标志物水平的假设变化以及基于该标志物估算的 GFR。12在非稳定状态下，滤过标志物和 eGFR 水平的变化率和方向反映了 GFR 变化的幅度和方向，但不能准确反映 GFR 水平。如图 2 所示，GFR 下降后，eGFR 的下降幅度小于 GFR 的下降幅度，因此 eGFR 超过 GFR。相反，GFR 上升后，eGFR 的上升幅度小于 GFR 的上升幅度，因此 eGFR 小于 GFR。随着血清水平接近新的稳定状态，eGFR 接近 GFR，滤过标志物的水平与 GFR 成反比。标志物的上升速度不仅反映了 GFR 降低的严重程度，也反映了非 GFR 决定因素。
慢性肾衰竭的透析评论
观察血液透析和腹膜透析消除了代谢废物以及过量的体水以及重新平衡电解质以维持生命。没有建议估计的肾小球滤过率（EGFR）启动透析阈值，并且患者临床医生共同的决策应有助于确定何时启动透析。尿emia（例如恶心，疲劳）和体积超负荷（例如呼吸困难，周围水肿）的持续体征和症状，EGFR恶化，代谢性酸中毒和高度血症，告知治疗开始的时间。一项随机临床试验报告说，在较高的EGFR（10-14 ml/min/1.73 m 2）vs较低的EGFR（5-7 mL/min/min/1.73 m 2）水平上没有死亡率。观察数据表明，使用血液透析与腹膜透析没有5年死亡率差异。心血管（例如，心律不齐，心脏骤停）和与感染有关的维持透析并发症很常见。在美国，血液透析导管相关的血液感染的发生率为每1000个导管天线1.1至5.5次，并在导管放置后6个月内影响大约50％的患者。腹膜炎以每年0.26次发作的速度发生，在腹膜透析治疗的第一年中影响约30％的个体。慢性肾衰竭相关的系统并发症，例如贫血，高磷酸血症，低钙血症和高血压，通常需要药理治疗。透析期间的低血压，难治性症状（例如，肌肉痉挛，瘙痒）和透析通道故障可能会干扰透析的透析。
肾脏跨部门协调委员会会议
Robert Star 博士欢迎成员和与会者参加 NIDDK 肾脏跨部门协调委员会 (KICC) 会议，包括现场和虚拟出席。他提醒与会者，KICC 是由国会于 1987 年授权成立的。由于大家的热情以及在 KICC 当时的执行秘书 Andrew Narva 博士的领导下，会议结构从形式会议变为每年两次，目的是协调联邦对慢性肾脏病 (CKD) 的应对。目的是鼓励所有从事肾脏研究和相关活动的联邦机构之间的合作、沟通和协作。Star 博士指出，今天的会议重点是推进肾脏健康创新，并提供了一个倾听彼此的想法和优先事项以及集思广益如何前进的机会。目标是就促进肾脏健康所需的条件达成共识。
慢性肾脏病预防运动
目的：验证无系统性动脉高血压病史的老年个体中蛋白尿作为肾脏损害的标志与心血管疾病之间的关系。 2014 年 1 月至 2019 年 12 月，通过福塔莱萨市塞阿拉联邦大学发起的肾脏疾病预防运动开展了一项横断面研究。方法：样本为417名老年人。通过调查问卷了解个体特征及评估既往疾病，通过尿液分析试剂条评估蛋白尿。结果：血压水平（CI 0.53 - 0.93）、收缩压和舒张压（CI 0.21 - 0.61）存在统计学上显著差异（p < 0.05）且效应量中等。各组之间的毛细血管血糖也存在显著差异（p = 0.033），但效果大小较低（0.02 - 0.42）。患有合并症的患者患蛋白尿的可能性是没有合并症患者的 2.94 倍（OR 2.94；CI 1.55 - 4.01；p < 0.05）。在未患心血管疾病/高血压的组中，既往糖尿病与蛋白尿存在统计学上显著关联（p = 0.037），糖尿病患者的蛋白尿风险高出 2.68 倍（OR 2.68；CI 1.05 - 6.85）。不同年龄组之间也发现了显著的关联，最年长的组别发生蛋白尿的风险高 2.69 倍（75 至 90 岁与 60 至 74 岁相比）（CI 1.01 - 7.16；p = 0.045）。结论：即使没有系统性动脉高血压或心血管疾病，糖尿病和高龄也可被视为蛋白尿的高危因素。