编者按
大数据与AI支持的肾脏病诊疗越来越受到广泛关注
大数据与AI推动下的医疗信息化与智慧健康管理
CKD全程管理中预测模型研究的价值与应用
大数据与AI在CKD管理中的应用现状
01
中国肾脏病大数据平台建设现状
02
智慧慢病管理
03
数字疗法的普及推广
04
风险评估模型
05
研究进展
深度学习在CKD患者眼底影像分析中的应用与展望
基于大数据的CKD管理的挑战与应对策略
在运用大数据管理CKD的过程中会面临多项挑战，包括数据隐私模型可解释性、跨人群应用以及应对技术更新迭代带来的模型升级和维护问题，以确保数据的稳定性、技术的可靠性和模型的预测精度。
为了有效应对这些管理挑战，可以采取综合性的措施，包括加强数据保护措施、采用可解释性模型、进行多中心大样本研究等策略，以提高管理效果和保护患者隐私安全。同时，政策法规的支持和行业标准制定也是关键，涉及伦理审查和道德约束，以及加强监管与合规。
总结
专家简介
周晓霜 教授
山西省人民医院肾内科
主任医师，博士研究生导师，省优专家
肾脏重症病区主任
山西省肾脏病大数据中心常务副主任
医学博士，美国贝勒医学院肾内科博士后
太原理工大学大数据学院博士后
主持国家自然科学基金3项，主持山西省优秀青年基金
获 “中共山西省委组织部山西省青年拔尖人才”、 “山西省人民政府嘉奖” 、“山西省学术技术带头人”“三晋英才拔尖骨干人才”、“山西省五四青年奖章”、“山西省青年岗位能手”等荣誉。
参考文献
[1]Kalantar-Zadeh K, Jafar TH, Nitsch D, et al. Chronic kidney disease[J]. Lancet, 2021, 398(10302): 786-802.
[2]Francis A, Harhay MN, Ong ACM, et al. Chronic kidney disease and the global public health agenda: an international consensus. Nat Rev Nephrol. 2024;20(7):473-485.
[3]Time to sound the alarm about the hidden epidemic of kidney disease. Nature. 2024;628(8006):7-8.
[4]KDIGO 2024 CKD Guideline
[5]肾脏创新与转化联盟肾脏病领域“十大创新方向”专家组. 肾脏病领域“十大创新方向”中国专家共识（2024年版）[J]. 中华肾脏病杂志,2024,40(05)：426-430.
[6]魏东海等."从远程医疗到互联网+人工智能（AI）医疗看医疗数字化的演进." 中国研究型医院 9.05(2022):64-76.
[7]Kuo, C. C., Chang, C. M., Liu, K. T., Lin, W. K., Chiang, H. Y., Chung, C. W., Ho, M. R., Sun, P. R., Yang, R. L., & Chen, K. T. (2019). Automation of the kidney function prediction and classification through ultrasound-based kidney imaging using deep learning. NPJ digital medicine, 2, 29.
[8]Kers J, Bülow RD, et al. Deep learning-based classification of kidney transplant pathology: a retrospective, multicentre, proof-of-concept study. Lancet Digit Health. 2022;4(1):e18-e26.
“肾医线”读者专属微信群建好了，快快加入吧。扫描“肾医线”小助手二维码（微信号：nephro-online），回复“肾医线读者”，ta会尽快拉您入群滴！
（来源：《肾医线》编辑部）
声明：本文仅供医疗卫生专业人士了解最新医药资讯参考使用，不代表本平台观点。该等信息不能以任何方式取代专业的医疗指导，也不应被视为诊疗建议，如果该信息被用于资讯以外的目的，本站及作者不承担相关责任。
版权声明
版权属《肾医线》所有。欢迎个人转发分享。其他任何媒体、网站未经授权，禁止转载。
