何 鑫，洪大情，李貴森△

(1.四川省醫(yī)學(xué)科學(xué)院·四川省人民醫(yī)院腎內(nèi)科，四川 成都 610072；2.西南醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院腎內(nèi)科，四川 瀘州646000；3.電子科技大學(xué)醫(yī)學(xué)院，四川 成都 610072)

透析中低血壓(indradialytic hypotension，IDH)是血液透析過程中一種常見的并發(fā)癥[1]，嚴(yán)重影響患者預(yù)后[2, 3]，早期預(yù)測(cè)出IDH的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，盡早采取干預(yù)措施能有效改善患者預(yù)后。但I(xiàn)DH缺乏典型的臨床表現(xiàn)，且危險(xiǎn)因素眾多[4～6]，即使是有經(jīng)驗(yàn)的腎病醫(yī)師也很難預(yù)測(cè)，而人工智能可以集成各種參數(shù)[7]，對(duì)IDH預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性高。目前人工智能已經(jīng)被應(yīng)用于IDH的預(yù)測(cè)[8～12]，表現(xiàn)出良好的性能，然而這些模型在目前的臨床環(huán)境中的適用性仍然很差。本文分析了人工智能在IDH預(yù)測(cè)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，并總結(jié)了IDH防治的研究進(jìn)展。

1 IDH的預(yù)測(cè)

紅細(xì)胞壓積監(jiān)測(cè)、生物阻抗、和生物反饋超濾、無(wú)創(chuàng)連續(xù)透析內(nèi)血壓監(jiān)測(cè)[13, 14]等已被提倡用于指導(dǎo)血液透析患者的容量管理。然而，尚未確定使用這些設(shè)備可降低IDH的風(fēng)險(xiǎn)。

在血液透析期間對(duì)所有患者進(jìn)行徹底的預(yù)先評(píng)估和監(jiān)測(cè)，對(duì)于有效預(yù)防和治療IDH，確保最佳透析，降低相關(guān)的發(fā)病率和死亡率仍然至關(guān)重要。目前機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)嘗試創(chuàng)建模型來(lái)預(yù)測(cè)IDH。Gabutti等[8]使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)IDH的風(fēng)險(xiǎn)，并將結(jié)果與經(jīng)驗(yàn)豐富的腎病學(xué)家預(yù)測(cè)的結(jié)果進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)構(gòu)建的模型在檢測(cè)低血壓的發(fā)生率、敏感性、特異性和可預(yù)測(cè)性方面優(yōu)于腎科醫(yī)生，但該研究沒有納入患者的合并癥。Lin等[9]應(yīng)用時(shí)間相關(guān)Logistic回歸分析建立了IDH的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)模型，其敏感度和特異度分別為0.86%和0.81%。該模型可以在不排除新數(shù)據(jù)的情況下穩(wěn)健地應(yīng)用于新患者，但需要患者上機(jī)后才能進(jìn)行預(yù)測(cè)。Huang等[10]綜合比較了線性回歸模型、最小絕對(duì)收縮及選擇算子(LASSO)、基于樹的集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型[RF和XGBoost(極限梯度增強(qiáng))]以及支持向量機(jī)構(gòu)建的預(yù)警模型在預(yù)測(cè)血液透析患者發(fā)生IDH風(fēng)險(xiǎn)的敏感性及特異性，集成機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)下一次收縮壓預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集檢驗(yàn)的效果最好但該研究納入?yún)?shù)眾多，且未進(jìn)行外部驗(yàn)證，可能會(huì)存在過擬合的問題。Gomez-Pulido等[11]使用決策樹和支持向量機(jī)兩種不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法生成預(yù)測(cè)模型，結(jié)果顯示DT的預(yù)測(cè)結(jié)果略好于支持向量機(jī)，其平均準(zhǔn)確率為75%～81%。準(zhǔn)確性始終大于50%(最高可達(dá)60%)，特異性均大于90%，但該研究缺少外部驗(yàn)證，同樣可能存在過擬合的問題。Lee等[12]應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型使用帶時(shí)間戳的數(shù)據(jù)集來(lái)預(yù)測(cè)IDH的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果為回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的IDH-1性能最佳，ROC曲線下面積的最大為0.94。但深度學(xué)習(xí)模型十分復(fù)雜，為保證算法的實(shí)時(shí)性，需要更高編程技巧硬件支持。

人工智能已經(jīng)越來(lái)越廣泛地應(yīng)用于IDH的預(yù)測(cè)，因IDH定義的差異，報(bào)道的發(fā)生率不一致，為9.7%～51%[13]，不同研究開發(fā)的預(yù)測(cè)模型對(duì)IDH預(yù)測(cè)均有一定價(jià)值，其ROC曲線下面積為79.3%～90.4%[14]。但缺少外部驗(yàn)證，且所有模型均未應(yīng)用于臨床，基于人工智能的預(yù)測(cè)模型在臨床中的應(yīng)用是值得期待的。

2 IDH的防治

IDH的防治應(yīng)以預(yù)防而非治療為主，包括早期發(fā)現(xiàn)、快速處理、適當(dāng)擴(kuò)容[15]。

2.1 急性對(duì)癥治療將患者置于頭低足高位，吸氧；暫停超濾有利于恢復(fù)有效循環(huán)血容量；對(duì)于暫停超濾沒有改善的患者，應(yīng)快速補(bǔ)液(如等滲、高滲鹽水、5%葡萄糖或高滲葡萄糖、白蛋白等[16])，但不利于患者達(dá)到干體重。對(duì)于頑固性IDH的患者，可考慮給予多巴胺20～40 mg緩慢靜脈注射。如果病情嚴(yán)重，應(yīng)盡早終止透析。

2.2 IDH的預(yù)防①患者教育：低鹽飲食，血液透析患者每日鹽攝入量應(yīng)<5 g/d，可以降低透析間期的體重增加；避免透析過程中進(jìn)食。②調(diào)整透析處方：重新評(píng)估容量狀態(tài)，采用更頻繁和/或更長(zhǎng)時(shí)間的血液透析，以減少UFR[17]，但難以實(shí)現(xiàn)。難治IDH可考慮由血液透析調(diào)整為血液透析濾過或腹膜透析。將透析液溫度降低到核心體溫以下是預(yù)防IDH最常用的方法之一[18]，在使IDH的發(fā)生率降低的同時(shí)不影響透析的充分性，還能預(yù)防IDH相關(guān)并發(fā)癥。使用較高的透析液鈉濃度(>140 mEq/L)是確保充分血管再充盈的有效手段[19]，并且已被證明可減少IDH的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。但不推薦鈉建模和/或高鈉，因?yàn)楦咄肝鲆衡c與透析間期體重增加有關(guān)。③藥物使用：合并高血壓的透析患者，應(yīng)當(dāng)選擇血液透析可清除的降壓藥物。若必須使用的降壓藥物不能被透析清除，可在透析前暫停使用(透析日)，透析后再根據(jù)患者血壓情況追加。米多君[20]、左旋肉堿、左卡尼汀[21]、氟氫可的松[22]、鹽酸舍曲林[23]、FK352、精氨酸加壓素、甘露醇[24]、呋塞咪[25]等藥物被報(bào)道可用于IDH的預(yù)防，但缺乏足夠的依據(jù)，這些藥物對(duì)發(fā)病率和死亡率的影響必須在進(jìn)一步的臨床試驗(yàn)中進(jìn)行評(píng)估。

3 小結(jié)

維持足夠的透析劑量和充足的透析時(shí)間對(duì)改善透析患者的預(yù)后至關(guān)重要。IDH是維持充分透析的一個(gè)主要問題，現(xiàn)在和將來(lái)仍然是腎科醫(yī)生面臨的管理挑戰(zhàn)。近年來(lái)低溫透析、生物反饋透析、間歇補(bǔ)充型血液透析濾過等措施的出現(xiàn)，降低了IDH的發(fā)生，改善了MHD患者的預(yù)后，但目前IDH的發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)仍居高不下，且藥物的使用仍存爭(zhēng)議。建立MHD患者數(shù)據(jù)庫(kù)，引用HD大數(shù)據(jù)開發(fā)智能預(yù)警系統(tǒng)，通過液體狀態(tài)及組織灌注設(shè)置最佳透析液參數(shù)，提供個(gè)性化透析方案從而減少IDH發(fā)生是新的方向。未來(lái)血液透析管理軟件、人工智能的應(yīng)用可以輔助臨床醫(yī)師制定個(gè)體化治療方案，通過調(diào)整血液透析處方和藥物有助于減少IDH的發(fā)生。