用视网膜检查结果预测慢性肾病风险…人工智能系统问世

by Lee Gwanju

Published 30 Jun.2023 09:31(KST)

通过视网膜检查结果来预测慢性肾病风险的人工智能（AI）已被开发出来。

龙仁世福兰斯医院肾内科 Joo Youngsu 教授、世福兰斯医院肾内科 Park Jeongtak 教授以及 Mediwhale 公司首席医疗官 Lim Hyungtaek 等研究团队于30日表示，他们已经开发出一款可通过视网膜检查预测慢性肾病发生可能性的人工智能。

慢性肾病通常在肾功能持续下降或持续蛋白尿达6个月以上时确诊。其主要诱因被认为是糖尿病和高血压。糖尿病和高血压会损伤肾脏组织和血管，从而引发慢性肾病。由于被称为“沉默的疾病”，在发展到重症之前往往没有明显症状。当肾小球滤过率降至60以下时，即属于重度慢性肾病，需要积极治疗。然而，目前尚无能够恢复已恶化肾功能的明确治疗方法，因此预防最为重要。

迄今为止，一般通过血液检查来估算肾小球滤过率，从而评估发病风险。但肾小球滤过率估算方法容易受到年龄、运动量等外部因素影响，用于评估肾功能正常人群的发病风险时存在困难。

研究团队开发出一款可通过视网膜检查预测慢性肾病风险的人工智能，并对其效果进行了分析。他们注意到，视网膜与肾脏一样由微小血管构成，而且通过眼底检查可以较为容易地获取检查结果。此外，作为慢性肾病主要病因之一的糖尿病，为了监测并发症是否发生，需要定期进行视网膜检查，从可及性角度看也具有优势，这些因素都被纳入考虑。

研究团队开发的人工智能按慢性肾病发病风险度进行分析后得出的实际慢性肾病发病率。黄色实线代表最高风险组。延世医疗院提供

研究团队首先将从世福兰斯医院体检的8万名受检者所获得的视网膜检查结果和肾小球滤过率数据输入人工智能进行训练，随后构建了分析慢性肾病发生风险的算法。人工智能通过观察视网膜照片中的血管来预测肾小球滤过率的下降，并评估慢性肾病发生风险。随后，研究团队以英国生物样本库研究对象和韩国糖尿病患者共3.5万人为对象，对人工智能预测的实用性进行了验证。他们通过受试者的视网膜照片，在最长10.8年的随访期内确认是否出现慢性肾病发病。

结果显示，当按照慢性肾病发生风险将受试者分为4组时，随着预测风险度的升高，实际慢性肾病的发病也明显增多。人工智能较肾小球滤过率估算方法表现出更高的准确度。Park Jeongtak 教授表示：“在肾功能正常的情况下，此前很难预测未来是否会发生慢性肾病”，“本次开发的人工智能可以筛查出慢性肾病高危人群，从而创造预防疾病的机会”。