机器学习在IgA肾病中应用的进展

摘要：

IgA肾病(IgAN)是世界范围内最常见的原发性肾小球疾病,临床及病理表现存在异质性,是导致终末期肾病的常见原因.早期发现并采取有效措施干预,对改善IgAN的结局尤为重要.机器学习方法能够使IgAN的病理分析、早期检测与诊断、预后预测等环节更加自动化和准确化.文章从病理诊断优化、无创性特异性生物标志物发现和疾病进展的预测及预后评估等方面对机器学习方法在IgAN中应用情况进行综述.

关键词：IgA肾病、风险预测、生物标志物、机器学习

所属期刊栏目：33

分类号：R692(泌尿科学（泌尿生殖系疾病）)

资助基金：江苏省卫生健康委员会医学创新团队培养项目;江苏省重点研发计划-临床前沿技术项目

在线出版日期：2020-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1111-1115