慢性腎臟病 (CKD) 的有效臨床管理對于公共衛生至關重要，因為它是一種影響全球 10% 人口的進行性疾病。早期診斷和主動監測對于有效治療和預測從 CKD 到以腎纖維化為特征的終末期腎病 (ESRD) 的共同病理途徑至關重要。香港理工大學(理大)健康科技及資訊學系的研究人員開發了Smart-CKD(S-CKD)，這是一種計算機輔助診斷工具。它整合了超聲 (US) 數據和選定的臨床變量，以提供臨床見解并評估 CKD 患者中度至重度腎纖維化進展的風險。

腎纖維化的早期診斷和準確分期可顯著指導治療策略和預后評估，從而能夠及時采取預防措施，以避免或延緩疾病惡化。然而，精確識別晚期腎纖維化高風險個體仍然是臨床實踐中的挑戰。

理大健康科技及資訊學系副系主任兼教授應天祥教授及博士后研究員陳子曼博士與第五醫院副院長蘇中振博士合作，利用先進的醫療科技應對這一挑戰中山大學附屬醫院成功發明S-CKD。這種創新的診斷工具旨在改善 CKD 的疾病進展監測和臨床管理。

應教授表示：“S-CKD 的實施有可能幫助醫療保健從業者為 CKD 患者制定醫療判斷并優化治療后方案。通過利用非侵入性醫學成像結果和基本人口統計數據，該工具為指導患者管理提供了一種經濟高效的解決方案，從而帶來了顯著的臨床優勢。”

關于S-CKD的研究題為“ Development and Deployment of a Novel Diagnostic Tool Based on Conventional Ultrasound for Fibrosis Assessment in Chronic Kidney Disease [LS[1] ””，于2023年9月在Academic Radiology 上發表。研究結果表明S-CKD具有優異的療效預測準確，臨床應用價值高。

具體來說，S-CKD 整合了三個關鍵的臨床參數——年齡、超聲腎長度、葉間腎動脈舒張末期血流速度——這些參數可以通過定期臨床隨訪收集。通過利用機器學習，S-CKD 集成了這些數據，有望實現 80% 的診斷效率。

應教授說：“雖然腎活檢仍然是診斷和分期腎纖維化的金標準，但其侵入性性質限制了進行多次觀察、隨訪和潛在并發癥。因此，迫切需要開發一種非侵入性生物標志物來精確監測和臨床管理腎纖維化及其進展。”

值得注意的是，S-CKD 可通過基于網絡的在線平臺和基于離線文檔的格式進行訪問，使其成為靈活臨床應用的用戶友好的輔助工具。它是一種實時、可靠、非侵入性的工具，可幫助醫生在常規臨床實踐中評估 CKD 患者的腎纖維化風險。這種診斷方法在指導治療決策、改善患者預后以及隨后在臨床管理、咨詢、治療方案決策和安排隨訪方面提供優勢方面發揮著至關重要的作用。