慢性肾病（CKD）的精准诊断长期依赖于肾脏穿刺活检 —— 一种有创、昂贵且存在风险的检查。近日，一项发表于《自然 · 通讯》的重磅研究，成功开发出一个名为 KIDS 的人工智能系统，仅通过分析一张眼底照片，就能实现对慢性肾病的无创筛查、病理分型乃至预后判断。
研究团队使用了超过 13,000 张视网膜图像来训练 KIDS 深度学习模型。其原理在于，视网膜是唯一能被无创直接观察到血管和神经的部位，其微血管的微小病变能够反映出包括肾脏在内的全身健康状况。该模型不仅能高效筛查出慢性肾病，还能精准识别五种最常见的病理类型。在一项前瞻性验证中, 其综合诊断准确率，甚至还比一组肾脏科医生（包括专家级）平均高出近 27%。
该模型的强大之处还在于其普适性和前瞻性。它在来自中国多中心及非洲索马里的多族裔数据集中均表现出色，证明了其跨人群应用的潜力。KIDS 系统不仅能诊断，还能结合临床数据预测患者 5 年内的疾病进展风险，为那些无法进行活检的患者提供了宝贵的决策依据。这项“看眼知肾”的技术，有望彻底改变慢性肾病的临床管理模式，让早期精准诊断变得更加廉价、安全和普及。
要想真正应用于临床道路甚至让内科医生失业，道路还很漫长，但作为一种早期无创筛查还是十分有前景的 ~🥳
Nature Communications
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