使用人工智能（AI）分析尿液样本可以预测慢性肺病患者何时可能出现症状加重，比症状开始前七天就能做出预测，一项研究发现。这项技术可以帮助个性化治疗并预防住院，学者们表示。该研究涉及患者每天进行一次简单的尿液试纸测试，类似于横向流动测试，并通过手机与专家分享结果。
慢性阻塞性肺病（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。症状可能包括呼吸短促、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，最常见于冬季。
领导该研究的莱斯特大学教授克里斯·布赖特林说：“COPD急性发作是指患有COPD的人病情严重到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性的。如果能在发作前预测并个性化治疗，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，就像个人天气预报一样，预测即将发生的急性发作。”
研究人员首先分析了55名COPD患者的尿液样本，以确定分子在症状恶化时的变化。随后，他们开发了一种测试方法来测量尿液中五种不同生物标志物的水平。105名COPD患者随后进行了为期六个月的每日尿液测试，并与研究人员分享了结果。
研究结果通过人工神经网络（ANN）进行分析，这是一种模仿人脑处理数据方式的算法。发表在《ERJ开放研究》上的研究发现，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：“尿液采样的优点在于，患者可以在家中每天快速轻松地进行。我们需要进一步的工作来优化AI算法，使用更大群体的数据。我们希望这将使我们能够为COPD患者创建AI测试，该测试能够学习每个人‘正常’的状态，并预测症状的急性发作。患者的护理可以因此调整，例如他们可能需要进一步的检查或治疗，或者他们可以限制接触污染或花粉等触发因素。”
哮喘和肺病慈善机构Asthma + Lung UK的研究与创新主管埃里卡·肯宁顿博士对这项研究做出了回应：“这种快速且无创的测试展示了如何利用我们的尿液作为肺部健康恶化的预警信号。允许患有慢性阻塞性肺病的人在病情恶化之前采取措施管理自己的状况，真的可以帮助人们保持健康并避免住院。然而，在这项有说服力的研究能够在医疗环境中使用之前，还需要在更大的COPD患者群体中进行测试，并分析其成本效益。”
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