用于治疗慢性肾脏病的无创智能 CKD 诊断设备

慢性肾病(CKD)影响着全球10%的人口，其中肾纤维化是一个进行性过程，可导致终末期肾衰竭。早期诊断和主动监测尤为重要。

香港理工大学(理大)健康科技及资讯学系的研究人员开发了Smart-CKD(S-CKD)，这是一种非侵入性计算机辅助诊断工具。它整合了超声数据和选定的临床变量，以提供临床见解并评估 CKD 患者中重度肾纤维化进展的风险，诊断效率有望达到 80%。

研究结果发表在《学术放射学》杂志上。

肾纤维化的早期诊断和准确分期可显着指导治疗策略和预后评估，从而能够及时采取预防措施，以避免或延缓疾病恶化。然而，精确识别晚期肾纤维化高风险个体仍然是临床实践中的挑战。

为了应对这一挑战，由副系主任 Michael Tin Cheung Ying 教授领导的团队;理大健康科技及资讯学系博士后研究员陈子曼博士与中山大学附属第五医院副院长苏中振博士合作发明S-CKD，旨在改善疾病进展使用信息技术监测和临床管理 CKD。该设备为指导患者管理提供了一种经济高效的解决方案，从而具有显着的临床优势。

应教授表示：“虽然肾活检仍然是肾纤维化诊断和分期的金标准，但其侵入性限制了多次观察和随访，并且存在潜在的并发症。因此，迫切需要开发一种非侵入性的肾活检方法。 -用于精确监测和临床管理肾纤维化及其进展的侵入性生物标志物。”

通过利用机器学习，S-CKD 整合了三个关键的临床参数——年龄、超声肾长度和叶间肾动脉舒张末期流速，以帮助医生在常规临床实践中评估 CKD 患者的肾纤维化风险。它在指导治疗决策和改善患者预后方面发挥着至关重要的作用。S-CKD 可通过在线网络平台或离线文档格式访问，使其成为灵活临床应用的用户友好的辅助工具。