ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ РАННЕЙ ДИАГНОСТИКИ ХРОНИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ ПОЧЕК (ХБП): РОЛЬ БИОМАРКЕРОВ, ОБРАЗА ЖИЗНИ И КОНТРОЛЯ СОПУТСТВУЮЩИХ ЗАБОЛЕВАНИЙ
Keywords:
Хроническая болезнь почек, искусственный интеллект, биомаркеры, ранняя диагностика, машинное обучение, образ жизни, профилактика, диабет, гипертензия.Abstract
Хроническая болезнь почек (ХБП) представляет собой глобальную медико-социальную проблему, поражающую до 10–15 % взрослого населения мира. На ранних стадиях заболевание протекает бессимптомно, что существенно затрудняет своевременную диагностику и приводит к позднему началу лечения. В последние годы активно развиваются технологии искусственного интеллекта (ИИ), которые демонстрируют высокий потенциал в раннем выявлении ХБП за счёт анализа больших данных, биомаркеров и факторов образа жизни. Целью данного исследования является анализ возможностей использования алгоритмов ИИ в ранней диагностике ХБП, определение роли современных биомаркеров и значимости коррекции образа жизни и сопутствующих заболеваний.
References
1. Levey A.S., Coresh J. Chronic kidney disease. The Lancet, 2024.
2. Kellum J.A. et al. Biomarkers in acute and chronic kidney disease. Nature Reviews Nephrology, 2023.
3. Tomašev N. et al. A clinically applicable approach to continuous prediction of future acute kidney injury. Nature, 2019.
4. Tangri N., Kitsios G.D. Artificial intelligence in nephrology: current state and future directions. Kidney International Reports, 2022.
5. Coca S.G., Parikh C.R. Early detection of kidney injury using novel biomarkers. Current Opinion in Critical Care, 2023.
6. KidneyIntelX. AI-enabled risk assessment for progressive kidney disease in diabetes. Clinical Nephrology Reports, 2022.
