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看眼睛可識別腎病

時間:2025-08-07 20:53    來源:中新網   閱讀量:9689   

廣州日報訊 近日,中山大學多學科研究團隊牽頭研發的一款基于眼底彩照的無創智能腎病診斷系統,通過輸入患者的眼底圖像,可實現慢性腎臟病早期篩查、無創病理診斷及預后預測,相關研究成果在國際學術期刊《自然-通訊》雜志發表。
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慢性腎臟病因其高患病率、高致殘率和高致死率成為全球范圍內的重大公共衛生問題。CKD的精準診斷和治療依賴腎臟穿刺活檢這一“金標準”,但腎活檢是有創操作,且存在并發癥風險等因素,嚴重制約了其廣泛開展。創研無創腎臟病理診斷的新技術具有非常重要的科學價值和臨床意義。

為了破解這一難題,中山大學中山眼科中心林浩添教授與中山大學附屬第一醫院腎病科陳崴教授團隊牽頭,在2021年7月聯合國內外多家醫院成立“眼腎聯盟”,致力于推動基于眼部圖像的人工智能技術在腎臟疾病管理中的創新應用。團隊前期收集了13144張眼底圖像,并建立多模態機器學習模型,研發了基于眼底彩照的無創智能腎病診斷系統。

林浩添介紹,該系統通過多中心進行了驗證,通過輸入患者的眼底圖像,基于眼底彩照的無創智能腎病診斷系統可實現CKD早期篩查、無創病理診斷及預后預測三大核心功能,覆蓋疾病全流程管理。7月29日,研究成果在國際學術期刊《自然-通訊》雜志在線發表,并獲發明專利授權1項,為眼腎疾病共管共治提供新模式。

在慢性腎臟病的無創病理診斷方面,當患者在腎內科或綜合內科就診,醫生通過向無創智能腎病診斷系統輸入患者的眼底圖像,并結合患者常規血液與尿液檢查結果,即可預測患者患有IgA腎病、原發性膜性腎病等常見病理類型的概率。此外,該系統可同步預測病理腎小球硬化程度大于75%的發生概率。在多中心人機對比測試中,該系統的平均診斷準確率較腎病專科醫生高26.89%,表現出顯著優勢。

據介紹,該診斷系統還可預測慢性腎臟病患者在未來5年內發生腎臟病終點事件的風險,這有助于醫生制定個性化的隨訪與管理策略,提前識別高風險人群。

目前,該診斷系統已部署在中山大學中山眼科中心眼病智能診斷云平臺,正在國內外多個中心臨床應用并開展真實世界驗證研究。

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