机器学习模型在维持性血液透析领域中的应用进展

来源：中国血液净化杂志2026年第07期北京时间：

作者：朱文燕 韦汉芬 陈昌贤 张 露 宋小飞

单位：615000 成都，成都市公共卫生临床医疗中心1血液透析中心 2感染科

摘要：维持性血液透析(maintenance hemodialysis,MHD)是终末期肾病(end stage renal disease,ESRD)患者最主要的治疗方式之一，但存在并发症多、死亡率高等问题。临床上有强化MHD相关并发症风险预测与透析全面管理等方面的需求。机器学习(machine learning，ML)凭借数据挖掘与模型构建能力，已逐步在MHD领域开展应用探索。本文围绕ML模型在MHD领域的应用展开综述，重点梳理模型在患者监测、并发症预测及综合管理方面的研究与应用现状，旨在为该类模型在MHD患者临床实践中的进一步推广与优化提供参考。

关键词：维持性血液透析；机器学习；人工智能；综合管理

基金资助：2024年成都市医学科研课题(2024455)；成都市卫生健康委员会2024年成都市医学科研课题(2024233)