导读
CDSS实时预警AKI高危患者，并根据KDIGO标准智能判断符合AKI诊断的患者，使80％以上的AKI患者获得及时识别。
急性肾损伤（AKI）是全球关注的公共卫生问题，影响着10％～15％的住院患者，在ICU的死亡率高达50％，并使尿毒症的风险增加约3．81倍。AKI预防与早期诊断是改善患者预后的关键，但我国一项全国性调查显示，超过7成的AKI被漏诊，识别的患者中有17．6％延迟诊断。
针对AKI早期预测与诊断这一临床难题，惠每CDSS基于真实世界数据与树模型算法建立AKI预警模型，在ICU患者住院期间智能挖掘病历中的AKI危险因素，通过CDSS实时预警高危患者，并根据KDIGO推荐的定义与分期标准智能判断符合AKI诊断的患者，帮助临床作出早期诊断与实施及时干预。
01
AI早期预警使80％以上 AKI患者获及时识别
根据全球肾脏病预后组织（KDIGO）发布的AKI临床实践指南，AKI可定义为48小时内血清肌酐水平迅速升高和／或尿量减少，临床须对存在AKI高危因素的患者进行早期诊断，确诊后根据血清肌酐或尿量的动态变化进行AKI分期。但目前关于AKI危险因素及预测模型的研究较少，临床缺乏通用的评估工具识别高危患者。
由于ICU产生的临床数据较多，与AKI相关的因素也较复杂，应用AI算法分析致病因素成为了医学领域重要手段。惠每CDSS基于临床文献、真实病例数据库，运用XGBoost（极端梯度提升树模型）算法进行多次独立重复实验，得到肾毒性药物、存在休克、心力衰竭等影响AKI的关键风险因素，并采用逻辑回归算法对AKI进行预测分析及交叉验证，建立起AKI预警模型。
AKI预警模型在患者住院期间，持续监测其病历数据中的相关危险因素，对尚未发生AKI的患者动态进行危险分层，评估为AKI高危患者的（预测在一定时间后发生AKI的风险），实时在医生端发出预警，帮助医生积极采取恰当的预防措施；并实时提醒符合KDIGO诊断标准的AKI患者，助力临床早期诊断。
根据某三甲医院的急诊／重症科室应用评价，依据惠每CDSS预警可识别80％以上的AKI患者，使医生及时关注与处置；系统预警AKI的AUC为0．75，对KDIGO的判断准确率接近100％，有效提高了临床的AKI识别率。
02
脓毒症与AKI“双重”防治
相关研究数据显示，国内住院患者中大约只有25．3％会进行多次肌酐值检测，远低于发达国家中的比例。惠每CDSS通过AKI高危患者的预测，能够提醒医生动态关注、记录患者血肌酐与尿量的变化；同时系统以KDIGO为标准，持续监测患者血清肌酐或尿量的变化幅度，助力AKI的早期诊断、快速排查病因与实施及时治疗，降低患者病死率。
某三甲医院通过2021年10月的院内AKI患者死亡率统计发现，5个急诊／重症科室中，应用惠每CDSS进行AKI预警的科室（干预科室）的AKI患者死亡率为12．50％，低于对照科室的15．38％，一定程度上体现早期预警与诊断AKI的重要性。另外，医院将加强对临床应用的长期观察，以及与干预科室的基线数据比较，进一步验证系统应用效果。
图1 干预科室与对照科室的AKI患者死亡率比较
院内的AKI防治不仅要做好早期预测与诊断，脓毒症预警也是重要一环。脓毒症及脓毒症休克是造成重症患者发生AKI的最主要原因，调查显示，ICU超过50％的AKI与脓毒症相关，且这类患者的死亡率高达70％。因此，脓毒症AKI是临床面临的重要医疗问题之一。
从ICU诊疗需求出发，惠每CDSS根据脓毒症3．0诊断标准（感染＋SOFA≥2分），在患者住院期间持续监测其呼吸系统、血液系统等指标数据，动态预警患者SOFA（序贯器官衰竭评分）分值变化，实时提醒符合诊断标准的患者并推荐合理的治疗方案。某三甲医院应用惠每CDSS进行脓毒症防治管理5个月，科室SOFA评估率提升了近6倍，有效改善临床诊断不及时、SOFA评估不足等问题，促进AKI的防治管理。
【责任编辑：长青】
——本公众号所有图文，未经许可，严禁转载！
如需转载，请提前与编辑联系取得转载许可。否则视为侵权！
