一项研究发现，通过人工智能（AI）分析尿液样本，可以提前七天预测患有慢性肺病的患者何时可能出现症状加重的情况。这项技术可以帮助个性化治疗并防止住院，学术界表示。
该研究涉及患者每天进行一次类似于横向流动测试的简单尿液试纸测试，并通过手机分享结果。研究人员分析了55名慢性阻塞性肺病（COPD）患者的尿液样本，以确定症状恶化时分子的变化。COPD是一组导致呼吸困难的肺部疾病的总称，包括肺气肿和慢性支气管炎。症状可能包括呼吸急促、喘息和持续的胸闷咳嗽。
急性加重期，也称为急性发作，是指症状突然恶化的情况，最常见于冬季。领导该研究的莱斯特大学教授克里斯·布赖特林（Chris Brightling）表示：“COPD急性加重是指COPD患者病情严重，需要额外的家庭或医院治疗。”“目前的治疗方法是对严重疾病作出反应。如果能在症状出现之前预测到一次发作，然后个性化治疗以防止发作或减少其影响，会更好。”“我们希望开发一种预测测试，就像即将发作的个人天气预报一样。”
在识别出变化的分子后，研究人员开发了一种测试方法，用于测量尿液中五种不同生物标志物的水平。随后，105名COPD患者进行了为期六个月的每日尿液测试，并分享了他们的结果。研究团队使用人工神经网络（ANN）分析了85名患者的测试结果，这种算法通过模仿人脑的方式处理数据。研究结果发表在《ERJ开放研究》上，发现AI模型可以准确预测症状开始前七天的急性发作。
研究人员承认，该研究存在一些局限性，包括样本量较小。布赖特林教授补充道：“尿液取样的优点是相对快速且容易，患者可以在家中每天进行。”“我们需要进一步的工作来用更多患者的数据完善AI算法。”“我们希望这将使我们能够为COPD患者创建AI测试，学习每个人‘正常’的状态，并预测症状的急性发作。”“患者的护理可以因此进行调整，例如他们可能需要进一步的测试或治疗，或者他们可以限制接触污染或花粉等触发因素。”
对此研究，哮喘和肺部疾病慈善机构Asthma + Lung UK的研究和创新主管埃丽卡·肯宁顿博士（Erika Kennington）表示：“这一快速且无创的测试展示了尿液如何作为肺部健康恶化的预警。”“允许慢性阻塞性肺病患者在病情恶化之前采取措施管理他们的状况，确实可以帮助人们保持健康并避免住院。”“然而，这项令人信服的研究需要在更大规模的COPD患者群体中进行测试，并分析其成本效益，才能在医疗保健环境中使用。”
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