慢性肾病｜纤维化可致肾衰竭！理大研智能工具诊断肾脏纤维化程度

今日是世界肾脏日，慢性肾脏病影响著全球约10%人口，其中肾脏纤维化会令肾功能逐渐丧失，最终可能导致末期肾衰竭，因此早期诊断和持续监测尤其重要。理工大学医疗科技及资讯学系研究团队成功研发非入侵性智能化诊断工具「SmartCKD」（S-CKD），整合及分析患者的肾脏超声数据和临床信息，通过量化指标评估肾脏纤维化程度及风险，为医护人员提供重要的诊断决策依据，诊断效能达80%。有关研究成果已于学术期刊《AcademicRadiology》发表。

应天祥表示，肾活检具有创伤。 理大提供

S-CKD有助医疗人员制定和改善诊断决策治疗方案。 理大提供

应天祥（中）的团队，期望为医疗健康业带来贡献。 理大提供

慢性肾脏病影响著全球约10%人口。

应天祥、陈子满领导的研究团队，联同中山大学附属第五医院副院长苏中振团队合作研究。

研究成果已于学术期刊《AcademicRadiology》发布。

 

早期诊断并准确分期肾脏纤维化程度有助病情评估、预后判断和指导临床治疗决策，可预防及延缓病情恶化。然而，要精准识别高风险的肾脏纤维化患者仍是临床上的难题。

由理大医疗科技及资讯学系副系主任应天祥和博士后研究员陈子满领导的研究团队，联同中山大学附属第五医院副院长苏中振团队，成功研发非入侵性智能化诊断工具S-CKD。这一创新工具利用先进资讯科技，致力于改善慢性肾脏病的病情监测和临床管理，为患者提供具合成本效益的管理方案，并具备显著的临床优势。

应天祥表示，「目前肾活检组织病理学检查，仍然是临床上肾脏纤维化确诊和分期的『金标准』，但肾活检具有创伤性，难以进行多次动态观察和纵向追踪，同时存在各种潜在的并发症。因此，有迫切需要在临床实践中开发一种非入侵性的诊断工具，实现对肾脏纤维化病变进展的无创、精准动态监测。」

S-CKD通过机器学习技术整合患者年龄、超声测量的肾脏长径，以及肾脏叶间动脉的舒张期血流速度等三个核心变量的数值，辅助医护人员评估患者肾脏纤维化损害程度，指导治疗决策改善病人预后。S-CKD设有在线网页版和离线文档版，适用于不同临床场景和对象进行辅助诊断。

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