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CPHI制藥在線 資訊 Nature子刊:中山大學(xué)林浩添/陳崴團隊開發(fā)AI模型,利用視網(wǎng)膜圖像無創(chuàng)診斷慢性腎病

Nature子刊:中山大學(xué)林浩添/陳崴團隊開發(fā)AI模型,利用視網(wǎng)膜圖像無創(chuàng)診斷慢性腎病

作者:王聰  來源:生物世界
  2025-08-05
慢性腎病(CKD)是一種全球性的健康挑戰(zhàn),但作為診斷和預(yù)后金標(biāo)準(zhǔn)的有創(chuàng)腎臟活檢在臨床上常常受到限制。

       慢性腎病(CKD)是一種全球性的健康挑戰(zhàn),但作為診斷和預(yù)后金標(biāo)準(zhǔn)的有創(chuàng)腎臟活檢在臨床上常常受到限制。

       2025 年 7 月 29 日,中山大學(xué)中山眼科中心林浩添/林鐸儒團隊與中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院陳崴團隊合作,在 Nature 子刊 Nature Communications 上發(fā)表了題為:A noninvasive model for chronic kidney disease screening and common pathological type identification from retinal images 的研究論文。

       該研究開發(fā)了一種利用視網(wǎng)膜圖像進行非侵入性腎臟活檢預(yù)測的腎臟智能診斷系統(tǒng)(KIDS),在一項多中心、多民族的驗證中,KIDS 在慢性腎臟病篩查中實現(xiàn)了 0.839-0.993 的受試者工作特征曲線下面積(AUC),并能準(zhǔn)確識別出五種最常見的病理類型(AUC=0.790-0.932),其準(zhǔn)確率比腎病專家高出 26.98%。此外,KIDS 還能根據(jù)病理分類預(yù)測疾病的進展情況。這種無創(chuàng)模型有可能改善慢性腎病的臨床管理,尤其是對于那些不適合做活檢的患者而言。

2025 年 7 月 29 日,中山大學(xué)中山眼科中心林浩添/林鐸儒團隊與中山大學(xué)附屬第一醫(yī)院陳崴團隊合作,在 Nature 子刊 Nature Communications 上發(fā)表了題為:A noninvasive model for chronic kidney disease screening and common pathological type identification from retinal images 的研究論文。

       慢性腎病(CKD)是一個重大的全球公共衛(wèi)生問題,影響著約 8.5 億人,到終末期時會危及生命。作為慢性腎?。–KD)病理診斷和預(yù)后的金標(biāo)準(zhǔn),腎臟活檢為患者和醫(yī)生都帶來了顯著益處,它能增進對疾病狀態(tài)的理解,并表明活動性和慢性病變的程度,使醫(yī)生能夠制定有針對性的治療計劃,以保護腎功能,降低腎衰竭和死亡的發(fā)生率。

       然而,腎臟活檢常常受到高風(fēng)險解剖特征、高死亡率的全身性疾病以及欠發(fā)達地區(qū)缺乏活檢技術(shù)和腎病服務(wù)的限制。經(jīng)皮腎臟活檢術(shù)后最常見的并發(fā)癥是出血,11% 的病例會出現(xiàn)血腫,1.6% 的病例需要輸血。此外,在低收入地區(qū),腎病專家極度短缺,與其他地區(qū)相比,腎臟護理的可獲得性和可及性存在顯著差距和差異。當(dāng)患者無法進行腎活檢或無法獲得病理診斷時,治療方案總是依賴于腎病專家的主觀判斷,且預(yù)后難以確定。

       醫(yī)學(xué)影像學(xué),通過無創(chuàng)觀察腎臟結(jié)構(gòu)異常情況,已成為慢性腎臟病診斷的重要手段。人工智能(AI)輔助的醫(yī)學(xué)影像分析已得到廣泛研究,它能夠幫助醫(yī)生識別肉眼難以察覺的影像特征,為慢性腎病(CKD)的早期發(fā)現(xiàn)、病理及預(yù)后評估提供有價值的信息。盡管已經(jīng)在 AI 輔助的慢性腎病相關(guān)檢測的醫(yī)學(xué)圖像分析方面取得了積極進展,但用于預(yù)測腎臟活檢的非侵入性模型,目前尚未實現(xiàn)。

       在這項最新研究中,我們開發(fā)了腎臟智能診斷系統(tǒng)(Kidney Intelligent Diagnosis System,KIDS),這是一種利用視網(wǎng)膜圖像結(jié)合臨床數(shù)據(jù)對慢性腎?。–KD)進行早期檢測、病理診斷和長期預(yù)后預(yù)測的非侵入性模型。

我們開發(fā)了腎臟智能診斷系統(tǒng)(Kidney Intelligent Diagnosis System,KIDS),這是一種利用視網(wǎng)膜圖像或結(jié)合臨床數(shù)據(jù)對慢性腎病(CKD)進行早期檢測、病理診斷和長期預(yù)后預(yù)測的非侵入性模型。

       研究團隊利用接受了腎臟活檢的慢性腎病患者的視網(wǎng)膜圖像,或者結(jié)合臨床數(shù)據(jù)對 KIDS 進行了訓(xùn)練,使 KIDS 能夠準(zhǔn)確有效地預(yù)測 CKD 的病理類型。KIDS 的通用性在來自中國南方、喀什以及索馬里的外部多中心和多民族數(shù)據(jù)集上得到了驗證。KIDS 在慢性腎臟病篩查中實現(xiàn)了 0.839-0.993 的受試者工作特征曲線下面積(AUC)。

KIDS 在慢性腎臟病篩查中實現(xiàn)了 0.839-0.993 的受試者工作特征曲線下面積(AUC)。

       此外,研究團隊在一個前瞻性數(shù)據(jù)集中,將 KIDS 的表現(xiàn)與 12 名腎病專家的病理診斷表現(xiàn)進行了比較,KIDS 能夠準(zhǔn)確識別出五種最常見的病理類型(AUC=0.790-0.932),其準(zhǔn)確率比腎病專家高出 26.98%。研究團隊證實,KIDS 具備了與侵入性腎臟活檢相當(dāng)?shù)脑\斷能力,此外,KIDS 還能夠根據(jù) 5 年預(yù)后和風(fēng)險對慢性腎病患者進行分層。

將 KIDS 的表現(xiàn)與 12 名腎病專家的病理診斷表現(xiàn)進行了比較,KIDS 能夠準(zhǔn)確識別出五種最常見的病理類型(AUC=0.790-0.932),其準(zhǔn)確率比腎病專家高出 26.98%。

       總的來說,該研究開發(fā)了腎臟智能診斷系統(tǒng)(Kidney Intelligent Diagnosis System,KIDS),通過為慢性腎?。–KD)患者提供無創(chuàng)、客觀的病理和預(yù)后預(yù)測,這種無創(chuàng)模型有可能提高腎臟護理質(zhì)量,并降低終末期腎病的發(fā)病率,尤其是在欠發(fā)達地區(qū)。

       論文鏈接:

       https://www.nature.com/articles/s41467-025-62273-0

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