Risk prediction in IgA nephropathy: from conventional models to machine learning, deep learning, and precision nephrology - PubMed
3 months ago
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- #precision nephrology
- #machine learning
- IgA肾病（IgAN）是最常见的原发性肾小球疾病，也是导致终末期肾病（ESKD）的主要原因。
- 由于该病具有临床异质性，早期识别高风险患者至关重要。
- 预后模型有助于分层评估ESKD风险、指导治疗并优化干预时机。
- 国际IgA肾病预测工具（IIgAN-PT）等传统模型虽广泛应用，但在反映疾病动态进展方面存在局限。
- 机器学习（ML）和深度学习（DL）模型通过整合多组学数据和数字病理学，提高了预测准确性。
- 这些先进模型支持动态风险追踪和个性化治疗预测。
- 本文综述了IgAN预后模型的发展历程、优势局限，以及可解释AI和多模态预后等未来趋势。