摘要：随着人工智能（AI）技术的快速发展，医疗领域正在经历一场深刻的变革。在肾脏病治疗领域，特别是血液净化方面，AI的应用展现出巨大的潜力和价值。本文将从技术基础、应用现状和未来展望三个维度，系统梳理AI在血液净化领域的发展现状。
随着人工智能（AI）技术的快速发展，医疗领域正在经历一场深刻的变革。在肾脏病治疗领域，特别是血液净化方面，AI的应用展现出巨大的潜力和价值。本文将从技术基础、应用现状和未来展望三个维度，系统梳理AI在血液净化领域的发展现状。
山西省人民医院 李荣山教授
一、AI技术有良好的医学适配性
AI作为计算机科学的重要分支，其核心技术包括机器学习、深度学习和强化学习等算法。基于此，可为疾病分类、识别，以及医学知识的梳理总结提供重要支持。
机器学习：大量数据中自动学习并分析数据的规律，能够有效分析肾脏疾病类别，包括囊肿、结石和肿瘤[1]；深度学习：通过神经网络处理复杂医疗数据，多用于医疗影像分析如肺结节检测、病理切片分类方面；自然语言处理（NLP）：能够从大量文本数据中提取关键信息，用于医学文本、中医古籍的智能化阅读与信息抽取、反馈，医学知识图谱和问答系统的构建等[2]；计算机视觉：能够识别疾病组织所需的特征描述可能包括病灶的位置、大小和性质等，这些信息经过数字或符号系统表示后被输出，用于疾病分类[3]。二、AI在血液净化领域的临床转化
人工智能技术正在逐步应用于肾脏替代治疗的多个方面，包括血液透析、腹膜透析和肾移植等主要治疗方式。
1. 血液透析的智能化管理
（1）个性化透析方案制定
通过分析患者年龄、体重、生化指标等历史数据，AI系统可以推荐最优透析参数，包括超滤量、透析时间和透析液成分等。临床数据显示，AI辅助制定的方案可使处方不合格率显著降低。
（2）并发症预测与管理
低血压预警：借助AI的深度学习模型可提前15~30分钟预测透析低血压发作。日本研发的“透析预警系统”预测低血压的准确率达90%；失衡综合征防控：AI系统能够识别首次接受透析治疗或存在高尿素氮水平的患者，并评估其失衡综合征风险；实时监测系统：通过实时监测系统，凝血预警准确率达88%，并借助5G技术实现居家远程监控。（3）长期处方调整
在长期处方调整方面，AI技术通过两大核心功能实现：首先，基于生存分析模型评估患者3年生存率，为制定个体化透析频率提供科学依据；其次，采用NLP智能解析患者饮食日志，结合临床指标自动生成磷结合剂剂量建议，并与透析方案联动调整，例如针对高磷血症患者系统会推荐延长透析时间。
（4）贫血管理
通过促红细胞生成素（EPO）剂量优化系统、铁代谢预测模型、营养-贫血协同管理，提高贫血达标率。GAM模型，可用于预测Hb水平，进行红细胞生成刺激剂用药指导，并实现患者红细胞输注需求的精准预测（即输血预警），该模型对输血预警的准确性为99%。
（5）血管通路管理
AI在血管通路管理中的应用已从“辅助诊断”迈向“主动预测和自动化干预”。针对狭窄/血栓问题，AI系统如MIT DeepAVF通过实时影像分析可以实现早期预警，进而提升介入治疗的成功概率。
在穿刺环节，3D导航结合AI定位将首次穿刺成功率提升至98%，术后1年通畅率从60%增至85%。对于穿刺的感染风险，AI通过多模态数据分析实现概率预测，弥补了临床观察的滞后性。此外，基于AI的血流动力学模拟技术实现了血管通路成熟度评估的量化分析，从而制定更合理、有效的治疗方案。
目前山西省人民医院应用的“华墨血液净化系统3.0”，是一套集血液净化数据采集、存储、分析、统计、科室管理于一体的信息化管理系统。该系统实现了诊疗数据全流程管理，为科室智能化转型提供了完整解决方案。
2. 腹膜透析的智能优化
在腹膜透析的个性化治疗方面，AI通过分析残余肾功能、超滤量等指标，动态优化透析液浓度和交换方案，并实时调整治疗参数。在并发症管理上，AI系统能预测腹膜炎和超滤失败风险。此外，AI还实现了远程患者监测、自动化腹膜功能评估和患者预后分析、自动化文档与临床决策支持，这使得患者教育与治疗依从性提升。
3. 肾移植的智能辅助
关于肾移植，AI技术创新构建了从术前评估到终身随访的智能移植管理体系：
术前评估：AI通过分析供受体特征（如HLA配型、抗体水平等）优化器官分配，可显著降低HLA错配率；术中导航：增强现实结合AI血管吻合导航系统，使复杂血管重建手术成功率提升；术后管理：机器分析术后数据预测急性排斥反应准确率达90%，通过用药剂量优化与副作用预测生成个性化免疫抑制方案；长期随访：基于大规模数据库的生存率模型可预测10年移植物存活率，辅助二次移植决策。且影像自动化分析系统将病理评估时间缩短。三、AI在血液净化中的未来
在血液净化领域，人工智能技术将系统性重塑诊疗模式，通过多技术融合推动全流程智能化升级。基于AI的闭环透析系统通过实时调控28项核心参数，实现从早期预警到个性化干预的全程管理，为“零风险”透析奠定基础；与此同时，微创传感技术与可穿戴设备的结合，配合智能预后模型，构建起覆盖居家-社区-医院的多级远程管理生态。在治疗层面，基因检测指导下的EPO智能给药系统与血管介入机器人形成协同，前者通过预测药物反应实现精准给药，后者则借助数字孪生技术支持血管通路的精准介入与终身维护。这些技术创新不仅各自突破关键技术瓶颈，更通过系统集成推动血液净化从单点智能化向全流程智慧化转型。
最后，李荣山教授强调“AI是一个支持系统，而不是一个代替系统，不应该完全代替医务人员”。AI在血液净化中的应用核心价值在于从“经验驱动”转向“数据驱动”，未来或出现基于AI控制的人工肾，实现全自动闭环系统。
参考文献
[1]JENNIFER DELIGHTA E,Samuel GL,Santosh Varughese.ADVANCING KIDNEY DISEASE DIAGNOSIS : A MACHINE LEARNING APPROACH FOR MULTICLASS CLASSIFICATION USING COMPUTED TOMOGRAPHY (CT) DATA.WCN25-1821
[2]胡嘉元，邱瑞瑾，孙杨，等.自然语言处理及其在医学领域的应用[J]. 中国循证医学杂志, 2024，24（10）：1205-1211.
[3]Schaefer J, Lehne M, Schepers J, et al. The use of machine learning in rare diseases: a scoping review［J］.Orphanet J Rare Dis,2020,15(1):145.
来源：邓曼雁
