吉隆坡班台医院WongMunHoe
慢性肾脏病（CKD）作为全球性公共卫生挑战，对全球范围内的医疗资源和系统构成了严峻挑战。马来西亚透析和移植登记处数据显示，CKD发病率和病死率不断攀升，尤其在糖尿病和高血压等慢性疾病的高发背景下。早期诊断和治疗对于改善CKD患者的预后至关重要，但传统管理方法存在局限性。人工智能（AI）尤其是机器学习和深度学习技术，为CKD的早期检测、风险预测、个性化治疗、远程监测和临床决策支持提供了新的解决方案。AI不仅可以帮助医师预测疾病风险，还能帮助制定个体化的治疗方案、减少试错过程，从而提升治疗效果并减少并发症。
在早期检测和风险预测方面，AI模型能够分析大量医疗数据，识别CKD的早期迹象，并预测疾病进展。WongMunHoe教授提出可采用KFRE作为检测早期CKD的简单方法。KFRE作为一种基于AI的风险预测工具，结合了患者的基线特征和常规血液检测结果，预测患者发展为终末期肾病的风险，其预测效果优于单独eGFR指标。这一工具在多种族新加坡CKD队列中得到了验证，使医师能够提前识别出在2年或5年内的高风险患者，从而提前采取有效的干预措施。目前，KFRE在马来西亚的应用正在推广中，已与多家私立实验室和医疗机构合作，旨在将其融入基层医疗机构和全科医师的日常工作。
AI在CKD管理中的应用不仅限于风险预测模型，研究者们还开发了AI驱动的可穿戴设备对CKD患者进行远程监测，提前预测急性肾损伤的发生。AI技术能够通过实时监测和分析患者的生理参数，预测肾功能的恶化，及时提醒医疗提供者进行干预。此外，AI在CKD管理中的应用还包括闭环胰岛素泵和可穿戴设备，如血压监测仪和血糖监测仪，这些设备为CKD患者提供了更精确的血糖和血压控制。这些系统能够及早警示医疗提供者，从而实现及时干预和改善结果。
AI技术在实际应用中仍面临诸多挑战。数据的完整性、算法的偏差及伦理问题是当前需要积极解决的关键问题。伦理问题如数据隐私、知情同意和算法偏见，也需要得到妥善解决。此外，医师和患者的接受度对于AI技术的广泛应用至关重要。患者需要信任并参与使用AI，医师需要适应这种变化，并在出现问题时提供解决方案。
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