慢性肾脏疾病(CKD)大约每7个成年人中就有1个或一个3000万美国人。CKD的特征在于，其阻碍血液适当过滤肾损害。其结果是，可能由于过多的液体其他健康问题，并在体内的废物。据美国肾脏病学会与治疗肾脏相关的年度医疗费用（肾）衰竭估计超过32个十亿。
为了改善患有慢性肾脏疾病的患者的生活质量，进而降低这种疾病的经济影响，研究人员正在测试人工智能应用的可能性。
为了更好地理解人工智能在治疗慢性肾病中的作用，我们需要回答以下几个问题:
- 哪些类型的人工智能应用正在出现，以帮助治疗肾脏疾病?
- 医疗保健市场是如何应对这些AI应用程序？
肾病AI应用概览
大多数人工智能用例和用于治疗肾脏疾病的新兴应用似乎可以分为两大类:
- 患者监测和预测模型：公司正在使用机器学习来监控患者及预测和预防肾功能衰竭的发生。
- 医学图像分析当前位置研究人员正在开发一种利用机器学习来分析肾脏活检图像的软件，以帮助预防疾病。
在下面的文章中，我们将展示每个类别的代表性示例，以及每个示例的当前进展(筹集的资金、试点应用等)。
患者监测和预测模型
贫血控制模型（ACM）试验（ANEMEX）
2017年7月，a临床试验是在美国国家医学图书馆的网站上发布的吗费森尤斯公司医疗保健研究人员打算使用人工智能来辅助管理贫血（缺乏健康的红血细胞在体内的）CKD患者。
该试验预计将于2017年12月至2019年9月进行，预计将纳入240名患者。具体来说，费森尤斯医疗保健公司(Fresenius Medical Care)声称，它的软件程序是建立在针对大量患者数据的算法基础上的，可以根据患者的人口统计数据和用药历史推荐用药剂量。
根据临床试验描述，用于构建算法的人工神经网络架构(ACM)“符合欧洲对医疗设备的要求”。费森尤斯管理的三家透析诊所在捷克共和国、葡萄牙和西班牙主持了一项概念验证试验。
本试验的主要目的是评估贫血管理软件程序在常规临床实践环境中的有效性。如果试验成功，将有助于证明人工智能应用工具管理CKD的有效性。目前，关于试验进展的初步数据还在等待中。
费森尤斯医疗保健公司(Fresenius Medical Care)通过其全球透析诊所宣称自己提供服务210191例患者通过2716个全球透析诊所在全球范围内。到目前为止，该公司已经募集$ 168.8万。
Lytics
始建于2011年以不同的名称（然后是Expertmaker和Expertlytics)，截至2015年，总部位于瑞典LYTICS声称正在使用机器学习来帮助临床医生管理终末期肾病(ESRD)患者的护理。通常这些病人需要持续的接受治疗透析(通过机器处理多余的水和废物)，可能需要肾移植。
为了提高生活质量，LYTICS算法对数千个病人的数据记录进行了训练伙伴组织和公司比如波士顿科技大学、隆德大学和索尼公司。因此，该公司声称，该系统可以了解患者的平均健康趋势(对于患有ESRD的患者)，并执行分析以识别或预测异常变化。
该公司的解决方案套件包括作出有关住院和再住院率和病人监护系统，其提醒临床医生在病人的状态进行任何意想不到的变化预测的应用。
可穿戴技术由患者佩戴以监测重要信号，信息不断地传送到计算机监视器。警报也可以通过短信直接发送给医疗团队的成员。从LYTICS的网站上还不清楚LYTICS的解决方案是否基于云计算，是否包含移动应用组件，而不是存储在当地医院电脑上的数据。
下面的动画6:47视频概述了ESRD管理以及LYTICS解决方案在改善患者护理方面可能发挥的作用:
对患者或医疗保健系统的案例研究的结果是目前不适用于该公司的网站。到目前为止，该公司已经募集$ 110万私募股权融资。
西方慢性病联盟
五月2017年，卫生和人类服务部在澳大利亚维多利亚报道该AI被整合在用于检测CKD的试点计划。
飞行员在进行西方健康,维多利亚医院，由研究员领导克雷格•纳尔逊博士，在肾内科主任。试点运行一年2012年至2013年就读超过17万的初级护理病人。
西方健康医院系统服务的80万人的人口估计。从研究结果表明在CKD的诊断增加300％如使用的软件程序的结果。然而，该报告并没有明确的实际病例数。
该软件是建立在算法上的训练，以识别有风险的病人，并为CKD安排相关的筛选测试。该报告还称，由于这项研究，达到健康改善标准的患者数量几乎增加了一倍。
研究人员目前正在致力于扩大软件等慢性疾病，包括心脏疾病和糖尿病。
医学图像分析
2018年1月，来自波士顿大学的一组研究人员发表了他们的研究结果在应用深度学习，提高肾脏活检图像的分析。在见报国际肾脏报告研究人员称，6个卷积神经网络(CNN)模型使用来自波士顿医疗中心的171名患者肾脏活检样本的图像进行训练。
这项研究的目的是改进图像的分类方法，从而优化图像的损伤程度评估方法。例如，分类器包括1年、3年和5年的肾脏存活率。肾存活的定义是发病到肾功能衰竭之间的一段时间。
与传统方法相比，研究结果表明，人工智能系统在预测CKD阶段方面表现得更好;从大约78%提高到超过90%的5年肾脏存活率。
在以下引用中，研究人员Vijaya B. Kolachalama博士提供了当前临床医生在分析肾脏损伤时面临的挑战，以及他的团队的模型在临床环境中的潜力。
“虽然病理学专家的训练有素的眼睛是能够衡量疾病的严重程度并检测了显着的准确性肾脏损伤的细微之处，这样的专业知识是不是可在所有地点使用，特别是在全球范围内。
此外，还有一种迫切的需要对肾脏疾病严重度的量化等进行规范化、规范化的疗效评价成立于临床试验的治疗可应用于治疗具有同样严重疾病在日常实践中。当在临床环境中实施时，我们的工作将允许病理学家见事早，并获得了以前没有可用的见解“。
最后的想法
人工智能在治疗和预防CKD方面的应用显示出一些希望，可以为医疗行业带来有价值的见解。目前努力的平衡似乎更倾向于病人管理策略。
透析治疗中心内的设置一般发生平均为每周三次，范围从3至5小时每个会话。带来的不便和旅行透析诊所多次的负担，每星期可用于管理病人的健康提出了挑战。
AI具有个性化的病人护理，并帮助医生确定高危患者的干预点，他们就需要透析或器官移植前的电位。
重点预防是帮助降低与CKD和ESRD相关的病例和治疗费用的数量重要。例如，每年惊人的医疗费用估计为超过980亿美元用于医疗保险受益人。
与第一次尝试发展人工肾脏目前，人工智能应用程序正处于开发阶段，它们将为用户和医疗团队提供自动化支持，以监控性能并降低器官排斥的风险，从而对医疗领域的这些进步起到补充作用。
这些AI应用还可以减少服药患者通常需要采取防止身体拒绝捐献器官的量。对于肾移植等待名单估计超过10万人，平均等待时间3.6年。
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