在科技飞速发展的当下,人工智能(AI)正以前所未有的态势融入医疗领域,为传统医疗模式带来革命性的变革。其中,腹膜透析(腹透)作为治疗终末期肾病的重要手段,借助 AI 技术实现了智能化、精准化、个性化的飞跃,为广大患者带来了新的希望。
腹透现状与挑战
腹膜透析是治疗终末期肾病(尿毒症)的主要肾脏替代疗法之一,具有残肾功能下降速度缓慢、血流动力学相对稳定、肝炎病毒感染率较低、可由患者自行进行居家治疗等显著优势。然而,尽管全国透析患者超过 100 万,腹透患者却仅有 15 万。这一现象背后,医疗资源分布不均、患者认知不足及并发症管理困难等问题成为阻碍腹透广泛应用的 “拦路虎”。例如,不到 1/3 的透析患者可能发生腹膜炎,但部分基层医院的护理人员仍缺乏快速识别并有效处理腹膜炎的能力,导致患者得不到及时有效的治疗。
人工智能大模型赋能腹透诊疗
砭石大模型:多模态融合的医疗利器
砭石大模型是智慧眼旗下支持多模态的大模型,它的出现为医疗领域带来了全新的视角和解决方案。在腹透辅助诊疗中,砭石大模型展现出了强大的实力。
从技术路线来看,砭石大模型采用知识图谱与大模型相结合的方式,极大地提升了医疗诊断准确性。医学领域十分注重循证,在医疗决策中需要将临床证据、个人经验与患者的实际状况和意愿相结合。砭石通过在训练过程中加入知识图谱对训练进行知识增强,并结合 RLHF 技术,在 500 亿参数条件下,相比单纯使用大模型技术,医学问题回答准确度提升近 10%。例如,在分析腹透患者的病情时,它能够依据知识图谱中丰富的医学知识和案例,对患者的症状、检查结果等进行综合分析,给出更为准确的诊断和治疗建议。
在数据处理方面,砭石大模型实现了隐私计算条件下的大模型联邦训练,充分释放高质量数据要素价值。它解决了保护隐私的分布式知识迁移和联邦图谱推理问题,能够实现分布式数据孤岛的知识汇聚,以及基于分布式数据的联邦大模型训练。这意味着在腹透诊疗中,可以整合来自不同地区、不同医疗机构的患者数据,在保护患者隐私的前提下,让模型学习到更广泛、更全面的知识,从而为患者提供更优质的服务。
在功能应用上,砭石大模型支持医疗领域多模态的输入,包括医疗领域文本、图像、视频和音频形式的输入。在腹透场景中,通过患者输入的文本描述症状,结合腹透过程中的相关图像(如透析液的颜色、浑浊度图像)、视频(患者操作腹透设备的视频,可用于判断操作是否规范)以及音频(如患者自我感觉的语音描述等),模型能够输出结构化的文本,包括健康状态的简要描述、诊断描述和治疗建议等,大大提高了医疗信息处理的效率和准确性。例如,通过分析患者上传的透析液颜色图像和操作视频,能够及时发现患者操作不当之处,并给出针对性的纠正建议,有效预防并发症的发生。
腹透大模型:专科领域的创新突破
中山大学附属第一医院联合神州医疗科技股份有限公司共同研发的全球首个腹膜透析大模型和 AI 助手,在腹透领域具有里程碑意义。该腹透大模型融合了中山一院肾内科 60 余年肾脏病研究的深厚底蕴以及庞大的腹透医疗数据,并结合了神州医疗先进的大模型 AI 技术。通过满血版 DeepSeek 本地化部署,实现了针对个体患者一键生成风险分层、危险因素识别和诊疗决策推荐等强大功能。
以实际应用为例,对于一位正在居家进行腹透的患者,AI 助手可以实时接收患者上传的血压、超滤量、引流液浑浊度等数据,并结合《KDIGO 慢性肾病指南》预警阈值,提前 48 小时预测腹膜炎风险(灵敏度 92%)。一旦发现异常,能够通过智能语音交互指导患者进行导管护理或紧急就医。如广东清远一名 72 岁糖尿病患者,因 AI 预警 “引流液白细胞> 100/μL” 及时得到干预,避免了重症感染导致的腹膜功能丧失。同时,对于医护人员而言,该模型能一键生成患者风险分层报告,大大缩短决策时间,推动医疗服务 “同质化”,提升基层医疗机构腹透管理的专业水平。
其他潜在相关模型的作用
除了上述两款具有代表性的模型外,在医疗领域还有一些其他模型也可能为腹透辅助诊疗提供支持。例如,一些专注于数据分析和预测的模型,可以对大量腹透患者的历史数据进行深度挖掘,分析不同患者群体的特征、并发症发生规律以及治疗效果差异等,为临床医生制定个性化的治疗方案提供参考依据。这些模型能够从宏观角度发现数据中的潜在模式和关联,帮助医生更好地理解疾病的发展机制,从而在腹透治疗过程中提前采取预防措施或调整治疗策略。又如,自然语言处理模型可以对医学文献、临床指南以及患者的病历记录等文本数据进行高效处理和分析,快速提取关键信息,辅助医生进行知识更新和临床决策。在腹透诊疗中,医生可以借助这类模型快速查阅相关资料,了解最新的治疗方法和研究成果,为患者提供更前沿、更科学的治疗。
人工智能腹透辅助诊疗的未来展望
随着人工智能技术的不断发展和完善,腹透辅助诊疗将迎来更广阔的发展空间。一方面,各模型之间有望实现更深
来源:每日动态-