一项研究表明，利用人工智能（AI）分析尿液样本，可以在症状开始前七天预测慢性肺病患者即将出现症状加重的情况。这项技术有助于个性化治疗，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，并通过手机与专家分享结果。研究分析了55名慢性阻塞性肺疾病（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。症状可能包括呼吸短促、喘息和持续的胸闷咳嗽。症状突然加重，称为急性加重，这种情况在冬季最为常见。
领导该研究的莱斯特大学教授克里斯·布赖特林（Chris Brightling）说：“COPD急性加重是指COPD患者病情严重到需要额外的家庭或医院治疗。目前的治疗方法是在病情严重时才采取反应性措施。如果能在病情发生前预测到攻击，并个性化治疗，以防止或减轻攻击的影响，那会更好。我们希望开发一种预测测试，就像个人天气预报一样，预警即将发生的症状加重。”
研究人员在识别出变化的分子后，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。随后，105名COPD患者在六个月内每天进行尿液试纸测试，并与研究人员分享结果。其中85名患者的结果被用于人工神经网络（ANN）分析，这是一种模仿人类大脑处理数据的算法。
研究发表在《ERJ开放研究》上，结果显示，AI模型能够准确预测症状开始前七天的急性加重情况。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：“尿液采样的优点是患者可以在家中快速轻松地每天进行。我们需要进一步完善AI算法，用更多患者的数据进行验证。我们希望这将使我们能够为COPD患者创建个性化的AI测试，学习每个人正常的指标，并预测症状加重。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检测或治疗，或者他们可以限制接触污染或花粉等触发因素。”
对此研究，哮喘和肺病慈善机构Asthma + Lung UK的研究和创新负责人埃里卡·肯宁顿博士（Erika Kennington）表示：“这种快速且无创的测试展示了如何利用尿液作为肺部健康恶化的预警。允许慢性阻塞性肺疾病患者在病情恶化前采取措施管理自己的状况，真的可以帮助他们保持健康，避免住院。然而，在将其用于医疗保健环境之前，这项有说服力的研究还需要在更大规模的COPD患者群体中进行测试，并分析其成本效益。”
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