透析治疗高度标准化且数据丰富，每次治疗都会产生大量纵向数据（如治疗参数、生物信号及人口学信息），并系统记录于电子病历中。这些大规模数据集为开发AI模型、改善患者预后及提升运营效率提供了理想基础。AI在透析领域已展现出实用价值，如经认证的贫血控制模型通过精准推荐红细胞生成刺激剂剂量，优化血液透析患者的贫血管理。该模型显著提高血红蛋白达标率、减少用药，实现成本节约并改善患者预后。AI还推动了透析中低血压预测技术的进步。整合了透析前特征和历史治疗会话数据的深度学习模型已实现高预测准确性，使临床医生能够对治疗方案进行预防性调整。

AI的最新进展使透析护理能利用多种数据模式，超越传统数值型数据集。例如，AI分析超声或影像数据有助于识别血管通路并发症（如动脉瘤）；通过监听音频信号（如透析机声音）可实时监测治疗状况；利用可穿戴生物传感器则能在透析间期监测患者。大语言模型（LLMs）在处理复杂非结构化数据（如临床记录、病史、宣教材料）方面表现出色，可协助汇总患者数据、生成个性化治疗建议，并提供实时决策支持。此外，基于LLMs的聊天机器人已试点用于改善腹膜透析患者的自我管理，通过生成多语种内容打破语言障碍，提升医疗服务的可及性与公平性。

AI在肾移植中的应用，有望通过预测建模、治疗方案优化、教育及决策支持，在移植全程中改善预后。它有助于扩大活体肾移植的可及性、优化遗体捐赠器官分配，并提高移植后的预后水平。

▶ 提高移植率与活体捐献率

基于人口学、临床及社会经济数据开发的机器学习风险指数，可识别移植评估或等待列名中失败风险高的患者，从而实施针对性干预，减少差异、改善可及性。与传统模型相比，机器学习能处理复杂非线性数据，具备更高准确性与整合能力。此外，活体捐献可增加肾脏来源，提高生存率与生活质量。AI分析社交媒体等平台数据，可评估公众情绪、捐献行为线索及障碍，为潜在捐献者提供个性化互动与教育，解答相关疑问。

▶ 优化遗体捐赠器官匹配、利用与分配

肾脏供者风险指数根据供者特征预测移植肾失功风险，预计移植后生存（EPTS）评分结合受者因素预测生存期，两者已整合入肾脏分配系统，优先将高质量肾脏分配给EPTS评分较低的受者。然而，高风险肾脏仍易被弃用，尤其当扩大的标准供者指标与KDPI不一致时。多项研究利用AI算法纳入血型、组织相容性、病史及地理分布等变量，改善供者-受者匹配，并提供个性化分配指数。机器学习研究表明，在等待时间较长的地区，高KDPI器官仍能为透析死亡高风险患者带来生存获益。但这些进展仍限于试点与研究阶段，临床整合尚在进行中。

▶ 改善移植后结局

机器学习模型的主要优势在于处理复杂高维数据，但其在预测移植后结局方面是否优于传统模型仍存争议。例如，iBox工具采用透明逻辑回归模型，整合多类变量，已在国际队列中广泛验证。欧洲药品管理局已接受其作为移植肾失功的替代终点，展示了AI模型所需的稳健性、可解释性与监管一致性。此外，AI/ML在优化免疫抑制治疗方面显示出巨大潜力。AI给药系统可高精度预测药物浓度与剂量，减少偏差、提高精准度。纳入遗传多态性与人口学特征的ML模型，也增强了他克莫司生物利用度及移植后糖尿病风险的预测能力。

目前，各肾脏病专科培训项目的教学方法差异较大。传统教学方式（如讲授、轮转、病例讨论）存在标准不一、缺乏个性化、未能整合AI等新兴技术的局限，可能影响受训者日后使用AI工具的能力。

AI有助于整合多样化教育内容与实时数据，提升培训精准度，支持个性化学习策略（图2）。AI工具可总结最新研究文献，经主治医师审阅后用于讲座与学习材料，为学员提供简洁前沿的知识。此外，AI还能为期刊俱乐部生成讨论要点，在交流冷场时激发更深入的分析。但主治医师仍需发挥关键作用，确认要点有效性并引导有意义的临床讨论。

图2 人工智能在提升肾脏病专科医师培训中的潜在作用