慢性腎臟病影響著全球約10%人口，其中腎臟纖維化會令腎功能逐漸喪失，最終可能導(dǎo)致末期腎衰竭，因此早期診斷和持續(xù)監(jiān)測尤其重要。香港理工大學（理大）醫(yī)療科技及資訊學系研究團隊成功研發(fā)非入侵性智能化診斷工具「Smart-CKD」（S-CKD），整合及分析患者的腎臟超聲數(shù)據(jù)和臨床信息，通過量化指標評估腎臟纖維化程度及風險，為醫(yī)護人員提供重要的診斷決策依據(jù)，診斷效能達80%。有關(guān)研究成果已於學術(shù)期刊《Academic Radiology》發(fā)表。
早期診斷並準確分期腎臟纖維化程度有助病情評估、預(yù)後判斷和指導(dǎo)臨床治療決策，可預(yù)防及延緩病情惡化。然而，要精準識別高風險的腎臟纖維化患者仍是臨床上的難題。
由理大醫(yī)療科技及資訊學系副系主任應(yīng)天祥教授和博士後研究員陳子滿領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊，聯(lián)同中山大學附屬第五醫(yī)院副院長蘇中振主任團隊，成功研發(fā)非入侵性智能化診斷工具S-CKD。這一創(chuàng)新工具利用先進資訊科技，致力於改善慢性腎臟病的病情監(jiān)測和臨床管理，為患者提供具合成本效益的管理方案，並具備顯著的臨床優(yōu)勢。
S-CKD利用非侵入性的超聲數(shù)據(jù)和患者基本數(shù)據(jù)，協(xié)助醫(yī)療人員制定和優(yōu)化診斷決策治療方案。
應(yīng)天祥表示，目前腎活檢組織病理學檢查，仍然是臨床上腎臟纖維化確診和分期的「金標準」，但腎活檢具有創(chuàng)傷性，難以進行多次動態(tài)觀察和縱向追蹤，同時存在各種潛在的併發(fā)癥。因此，有迫切需要在臨床實踐中開發(fā)一種非入侵性的診斷工具，實現(xiàn)對腎臟纖維化病變進展的無創(chuàng)、精準動態(tài)監(jiān)測。
S-CKD通過機器學習技術(shù)整合患者年齡、超聲測量的腎臟長徑，以及腎臟葉間動脈的舒張期血流速度等3個核心變量的數(shù)值，輔助醫(yī)護人員評估患者腎臟纖維化損害程度，指導(dǎo)治療決策改善病人預(yù)後。S-CKD設(shè)有在線網(wǎng)頁版和離線文檔版，適用於不同臨床場景和對象進行輔助診斷。
應(yīng)天祥稱正計劃對S-CKD進行前瞻性的臨床研究，借助理大的創(chuàng)新醫(yī)療科技資源和平臺，與大灣區(qū)醫(yī)療機構(gòu)和香港的合作夥伴，共同深入研究S-CKD在臨床醫(yī)療決策中的影響，以及對病人病情預(yù)後改善的實際效益。他亦期望透過今日（14日）世界腎臟日，提高社會對腎臟疾病的認識，宣揚及早預(yù)防慢性疾病的重要性。團隊會繼續(xù)以其創(chuàng)新科技，為香港乃至全球的醫(yī)療健康業(yè)作出貢獻。
頂圖：理大醫(yī)療科技及資訊學系副系主任應(yīng)天祥教授（中）領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊，期望透過創(chuàng)新科研成果，為香港乃至全球的醫(yī)療健康業(yè)作出貢獻。
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