Nature子刊：中山大学林浩添/陈崴团队开发AI模型，利用视网膜图像无创诊断慢性肾病

撰文丨王聪 编辑丨王多鱼 排版丨水成文 慢性肾病 （CKD） 是一种全球性的健康挑战，但作为诊断和预后金标准的 有创肾脏活检 在临床上常常受到限制。 2025 年 7 月 29 日，中山大学中山眼科中心 林浩添 / 林铎儒 团队与 中山大学附属第一医院 陈崴 团队合作，在 Nature 子刊 Nature Communications 上发表 了题为 ： A noninvasive model for chronic kidney disease screening and common pathological type identification from retinal images 的研究论文。 该研究开发了一种利用视网膜图像进行非侵入性肾脏活检预测的 肾脏智能诊断系统 （KIDS） ，在一项多中心、多民族的验证中，KIDS 在慢性肾脏病筛查中实现 了 0.839-0.993 的受试者工作特征曲线下面积 （AUC） ，并能准确识别出五种最常见的病理类型 （AUC=0.790-0.932） ，其准确率比肾病专家高出 26.98%。此外，KIDS 还能根据病理分类预测疾病的进展情况。这种无创模型有可能改 ...