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09/04

国际肾脏病界第一个人工智能预测IgA肾病预后系统发布

国家肾脏疾病临床医学研究中心

研究成果在国际知名期刊AJKD发表

IgA肾病是全球范围内发病率最高的原发性肾小球疾病之一。国家肾脏疾病临床研究中心的数据表明，原发性肾小球肾炎中近50%为IgA肾病。其临床表现多样化，病理改变亦多变，且近年来国家肾脏疾病临床研究中心长期随访研究显示，IgA肾病远期预后不佳，10-25年内30-40%的患者会进入终末期肾脏疾病。故基于长期随访的大样本及更先进的计算方式所建立的IgA肾病患者肾脏预后预测工具，对于指导患者的个体化治疗和管理以及相关临床试验至关重要。

近日，医院、国家肾脏疾病临床医学研究中心刘志红院士团队与平安医疗科技研究院及IBM中国研究院合作，在国际肾脏病顶级期刊《美国肾脏病杂志》(AJKD)上发表论文，将人工智能算法与统计分析方法相结合，建立了一套精准、可解释且临床实用的IgA肾病患者预后预测系统。

该研究回顾性分析来自中国18个肾脏病中心，经肾活检确诊为IgA肾病的患者的基线及长期随访资料。数据涵盖了患者全面的流行病特征、临床及病理指标等36个变量。该研究首先使用了多种机器学习及回归模型进行了建模，各个模型的区分度性能比较见下表。机器学习模型XGBoost在训练集及验证集上均达到了最高的C-statistics，分别为0.89、0.84，故被选为最终应用的精准预测模型。

为进一步增强预测模型在临床实践中的实用性，在机器学习模型XGBoost基础上构建了无需借助计算机便能使用的危险分层模型。模型纳入了3个变量：肾小管萎缩/间质纤维化比例、球性硬化比例及尿蛋白，将患者3个变量对应的得分相加，即得到患者的危险分层评分，进而将0-1分为低危组，2分为中危组，3-4分为高危组。

该研究通过人工智能建立了针对IgA肾病患者的肾脏预后预测工具——南京IgA肾病危险分层系统（NJIgAN-RSS），该系统包含了一个可以精准预测肾脏预后的机器学习模型XGBoost以及一个简化的危险分层模型，并对其进行了外部验证。

该研究受到国际同行的高度