慢性肾脏病|付平：“互联网＋”在慢性肾脏病一体化管理中的应用现状( 二 )
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智慧诊断
基于人工智能的临床辅助决策系统逐渐应用到临床实践诊疗中，表现出较高的诊断及预测效能 。对肾脏活检组织的慢性损伤评估，传统方式为目测小管间质纤维化程度和小管萎缩程度通过半定量方式评估，这些特征可以通过数字图像分析技术强化进而增加辨识度 。相较于人工观察，计算机算法具有更好的可重复性和精确性，更能识别精细微小病理改变 。自动评估过程能有效节省人力，基于病理诊断的大样本研究，因此具有可行性 。在预测肾功能衰退上，卷积神经网络算法较传统的病理学评分系统的病理评估结果在预测CKD患者肾脏生存率、肌酐水平及尿蛋白等指标方面表现更优 。同时该算法可更准确地识别CKD患者的个体特征，利用整合的CKD患者电子医疗数据库和现有技术，我们还可以识别CKD相关的危险因素并提前进行干预，从一级、二级预防层面早期干预CKD的发生和进展 。目前肾脏病领域预测的方法主要为人工神经网络、决策树及贝叶斯信念网络，利用以上方法的绝大多数研究能够以高敏感度、特异度预测肾衰竭事件 。
03
规范化随访
对CKD患者，科学的随访设计、患者的长期依从性十分重要 。近几年来，我国专门针对CKD开发的随访管理软件种类繁多，但功能及用户对象基本相似 。患者客户端的主要功能包括患者建立个人健康信息档案，录入生命体征、化验结果、症状及用药信息，随访软件会针对健康数据的变化信息及时给出反馈及就医建议（如血压、肌酐、血红蛋白等数值异常警告） 。录入数据过程中，部分APP采取了图片文字识别技术，患者直接拍照上传即可转为文字记录，大大减少了二次录入的错误概率 。
此类APP大多开通了线上医生功能，患者可根据健康反馈信息及时咨询线上肾脏病专科医生以得到初步诊疗，同时患者可随时查看自己各项历史健康数据的动态变化 。医师客户端的功能为CKD患者的统一管理，患者端的健康数据可同步查看，同时有直接互动的聊天界面，方便随时与随访患者沟通，及时构建临床科研数据基础 。这种类似“线上家庭医生”的模式有效调动了CKD的主动参与度、提升了随访效能 。但这种以医生个体为单位的管理模式仍较为分散，目前较多医院对患者的长期随访管理主要通过即时通讯软件的群组功能，如微信群、QQ群 。
从临床随访数据库构建的角度看，当前CKD智慧随访模式仍存在以下短板：（1）APP种类繁多，彼此存在竞争关系，医生仅有查看自己患者随访数据的权限，CKD患者的随访数据无法统一管理；（2）健康档案和随访数据是患者自行建立和录入的，数据的来源可靠性和录入准确性尚待进一步核实 。同时出于数据安全考虑，此类CKD患者随访数据目前无法与医院信息系统接驳，直接影响了CKD患者临床研究的数据完整性和研究可行性 。
04
远程医疗
在互联网高度发达的今天，远程医疗的普及有效缓解了专科就诊资源有限、偏远地区医疗资源匮乏等问题，积极响应了国务院办公厅2015年发布的《关于分级诊疗制度建设的指导意见》，帮助优质医疗资源有序下沉 。目前的远程医疗可通过图文传输、视频交流等多种灵活方式，覆盖患者群体广、操作简易 。对于居住在偏远地区、获得医疗资源有困难的CKD患者，通过远程医疗可以帮助患者控制血压、延缓肾功能恶化 。对于腹膜透析患者，远程医疗可以使患者尽早获得干预帮助，减少卫生资源和费用 。同时，远程医疗也可有效帮助不同地区、等级医疗机构的资源互补 。
患者对大型医院的信任常常造成大医院人满为患、基层医院资源利用不充分，医疗资源未得到分流和最大利用化 。远程会诊系统的应用和推广有效解决了这一问题 。现有的远程会诊系统通常包括：远程会诊、远程医疗研讨、手术示教、远程探视等多个功能，将过去“封闭”的医生团队、手术室等资源过渡为开放的信息化平台 。
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