蔡龙
北京市门头沟区医院，北京市门头沟区102300
摘要：人工智能技术与医疗技术的结合，对于医疗工作的开展起到很大的推动作用。应用人工智能记录透析患者生命体征等重要参数，能够帮助医生或护理工作者做出决策，主要体现在功能监测及结局预测方面。
关键词：人工智能；血液透析；监测；预测；应用进展
中图分类号：R692
文献标识码：A
引言
血液透析是治疗终末期肾病所致肾功能衰竭的有效方 法，将血透析装置作为“人工肾脏”，部分替代肾脏功能， 用于净化血液，清除代谢废物。同时纠正电解质及酸碱平衡 紊乱，维护残余肾功能。患者需要长期、持续接受血液透 析，延缓病情进展。血液透析治疗期间，患者往往承受着 巨大的精神压力，不良反应、并发症的发生，令其感到身心 痛苦，增加其心理负担。受到负面情绪的影响，血液透析患 者会悲观地看待自身疾病，面对治疗时较为消极，甚至会产 生抵触治疗、放弃治疗的行为，不利于症状的改善和病情的 控制。
随着科技的进步，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技术日渐成熟，甚至在多个领域超越人工技术所能达到的水平。人工智能技术与医疗技术的结合，有效帮助医生进行疾病的诊断和辅助治疗，协助医疗接诊或初步分诊等，帮助护理工作者摆脱大量重复单纯的体力支出，对于医疗工作的开展起到很大的推动作用人工智能的主要优势在于能避免统计学造成的偏差，消除人为错误。持续不断的AI数据监测与更新，最终可以产生一个深度学习系统，其可以独立预测、检测和评估该领域的长期运行结果。
1透析过程中的功能监测
1.1血流动力学监测
血流动力学不稳定及急性肾损伤的重症患者，不能耐受间歇性透析治疗，容易因血容量不足引起低血压。对于血流动力学不稳定的患者，连续肾脏替代治疗（ContinuousRenalReplace－mentTherapies，CRRT）通过缓慢持续清除体内的液体，确保患者生存和肾功能的恢复。与人工智能相结合改进后的CRRT技术可下载在线教程并协助进行故障排除，从机器和患者的电子病历中连续、实时地获取数据，并做到停机时间剂量补偿、柠檬酸盐抗凝期间的钙替代、回路压力曲线以及适当的流体平衡。建立自动生物反馈回路，基于各种连接平台（机器、本地及云平台）的监视和数据收集系统，帮助肾病医生评估是否达到了所提供治疗的终点。这些技术的进步为根据特定的临床条件和患者需求进行个性化治疗提供了基础。
1.2抗凝剂使用监测
临床上，透析专科医生和护理人员在实施血液透析时，不知道如何运用科学方法来计算抗凝剂的用量。在大多数情况下，抗凝剂的用量取决于个别医生和护士的主观经验，这会导致体外凝血的发生，从而降低患者的生存率。医护人员需要通过科学的方法来确定最佳抗凝剂使用的剂量及水平，以降低体外凝血的发生率。使用Taguchi方法，将神经网络和反向传播网络相结合，通过转换函数来计算隐藏层数的设置，确定了血液透析程序中体外凝血发生的相关参数，以此来预测最佳凝血因子和水平的组合，获得稳定的血流环境。通过实验，患者体外凝血的发生率由32％下降至12.9％。
1.3动静脉瘘功能监测
对266例动静脉内瘘手术治疗的患者进行了连续的前瞻性研究。监测患者的人口学资料（年龄、性别）、解剖学差异（头静脉和radial动脉直径）、合并症（糖尿病、缺血性心脏病、充血性心力衰竭、高血压）和血管搏动等数据，数据被输入人工神经网络中。通过10个因子来预测，发现年龄、动脉和静脉直径是动静脉内瘘成熟的关键因素，预测准确度>89％。
2临床预测功能
2.1突发心源性死亡的预测
对透析的10万名66岁以上患者建模并进行风险预测，监测的数据包括：人口因素如年龄、性别、种族，透析相关因素如透析频次、间隔天数、干体重、血流量、透析液流速、钙含量、钾含量，透析前血流动力学如透析前收缩压、舒张压、预冲液压力，实验室检查指标如白蛋白、血红蛋白、白细胞计数、血小板、肌酐、磷、钾盐、钙×磷、铁、钙、甲状旁腺激素，透析过程中用药如肝素、蔗糖铁，透析后因素如透析后体重、体重变化、实际透析时间，透析后血液动力学如下机后收缩压、舒张压等72个预测因素。将实验室检查结果作为协变量，评估电子病历系统，以预测近期心脏猝死的潜在风险。从死亡记录中确定患者心源性猝死的发生率相对较高，灵敏度为83％，特异性为95％。
2.2老年透析患者的近期死亡风险预测
利用人工神经网络及随机森林预测模型，建立了评估6个月死亡率的风险模型。通过综合分析糖尿病、癌症、酒精相关疾病、中风、COPD、陈旧性髋部骨折、骨质疏松、阿尔茨海默病和既往呼吸衰竭病史等因素，建立接受透析的老年患者的综合危险评分及评估6个月死亡率的风险模型，帮助家庭成员和老年患者决定是否接受透析，尤其是对于那些年龄较大和合并症较多的人群。
2.3糖尿病肾病的进展预测
糖尿病肾病（DiabeticKidneyDisease，DKD）是血液透析的主要原因。研究使用结构数据、文本数据和来自64059名2型糖尿病患者的电子病历（ElectronicMed－icalRecords，EMR）的纵向数据，3种不同的方法提取了6个月日益加重的糖尿病肾病患者的数据，建立了糖尿病肾病进展的临床特征模型。首先，在患者出现临床症状或体征如微量白蛋白尿之前，建立了新的糖尿病并发症预测模型。其次，将大的EMR数据用于AI的机器学习。再次，人工智能使用了监测之前6个月的时间序列数据，并预测了数据提取之后6个月糖尿病肾病的进展。这有助于更有效和准确地实施干预措施，以减少血液透析心血管事件的发生。
3结论
未来的透析设备研究方向将趋向小型化、便携性、灵活性、用水效率和可穿戴技术。实时远程监控不能对所有患者进行监测，可能仅适用于那些可能危及生命的紧急状况且也可行的高风险患者。未来血液透析治疗将更加个性化，重点放在心脏保护、容量管理、心律不齐监测，从而使患者的体液和电解质需求更加协调一致。人工智能的未来预测及模型应始终用作辅助，而不是替代临床决策过程。
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