机器学习在动静脉内瘘狭窄诊断中的应用与研究进展

来源：中国血液净化杂志2026年第01期北京时间：

作者：唐凯文 赵 乾 沈慧俐 刘慧敏 金学勤

单位：110122 沈阳，中国医科大学1护理学院 2公共卫生学院215300 昆山， 3昆山市第一人民医院护理部

摘要：动静脉内瘘(arteriovenous fistula，AVF)狭窄是血液透析(hemodialysis，HD)患者血管通路功能障碍的主要原因，早期精准诊断对降低血栓风险、延长血管通路寿命至关重要。传统诊断方法存在侵入性、设备依赖性强等局限。机器学习通过正常与异常血流音频信号中提取和量化声学特征，建立识别标准，实现对AVF狭窄无创性和客观诊断。本文主要对机器学习联合4种诊断工具进行综述，阐释各方法与模型结合的原理、优势与挑战，以期为推动血管通路管理向精准医学的范式转变提供参考。

关键词：动静脉内瘘狭窄；机器学习；诊断工具；血液透析

基金资助：苏州市医学重点扶持学科项目(SZFCXK202106)