陈江华 教授

浙江省特级专家、浙江大学求是特聘教授

主任医师、博士生导师

浙江省肾脏疾病防治技术研究重点实验室主任

浙大一院肾脏病中心主任

国家肾脏病重点专科学术带头人

浙江省卫生领军人才

浙江省肾脏疾病防治创新团队学术带头人

中国非公立医疗机构协会肾脏病透析专业委员会主任委员

中华医学会肾脏病学分会第十一届主任委员

中国生物医学工程学会人工器官分会第七届主任委员

中华国际医学交流基金会理事

中华肾脏病防治专项基金主任委员

中国县域医院院长联盟肾病学组组长

在肾性贫血治疗领域，尤其是针对血液透析（HD）患者，肾性贫血的达标治疗和长期稳定管理是一项重要且复杂的任务。研究显示，56.9%的中国血液透析慢性肾脏病（CKD）患者Hb小于11g/L^[2]。Hb不达标可影响患者临床预后，如增加心脑血管事件风险、住院和死亡风险、降低患者的生活质量、加重社会与个人经济负担等。数据显示，与Hb水平在11-12g/dL的血液透析患者相比，Hb水平在10-11g/dL的患者，一年内住院风险增加23%，死亡风险增加72%，心血管死亡风险升高33%，而肾性贫血控制不佳的血液透析患者年均直接医疗费用则是无贫血者的近2倍^[3-6]。因此，维持血液透析患者的Hb在指南建议的靶目标范围内是至关重要的。

目前，我国行业规范和权威指南推荐的肾性贫血Hb靶目标为110~130g/L^[7-9]，但在临床实践过程中，肾性贫血Hb达标率仍然不甚理想，Hb达标率低，Hb波动性大是肾性贫血管理的重大挑战。例如，一项国内研究对80例血透患者进行了9个月的随访，发现87%的患者存在Hb差值超过15g/L的波动^[10]。在美国的一项研究中，89.7%的血透患者Hb值在目标范围上下波动，仅6.5%的患者Hb值控制在目标范围^[11]。这种Hb水平的不稳定会显著影响患者的预后，如心脑血管疾病、感染、住院等风险增加^[12]。相反，持续6个月稳定Hb在110-125g/L范围的血透患者，其住院率、感染率、平均住院时间和并发症数量均明显更低^[11]。因此，对于血透患者肾性贫血的治疗，不仅要关注Hb水平的达标，还需重视Hb的长期稳定性，这也意味着患者的长期管理和治疗安全性十分关键。

血液透析患者肾性贫血的Hb控制面临“达标”和“维持”的双重挑战，有效提升并长期稳定维持Hb水平对于改善血液透析患者的预后和生活质量具有至关重要的意义。HIF-PHI类药物在血透患者贫血治疗中具有独特的作用和优势，其通过模拟低氧环境，抑制脯氨酰羟化酶（PHD）活性，稳定HIF-α，改善铁代谢，促进红细胞的生成，从而改善贫血^[13]。

在此前结束的美国肾脏病学会年会（ASN）大会上亦公布了多项HIF-PHI类药物的重要研究进展。其中一项超过2000例受试者的全国多中心、前瞻性、⼤规模Ⅳ期临床研究证明了HIF-PHI类药物的长期有效性和安全性。该研究结果^[14]显示，在长达52周的随访，HIF-PHI类药物（罗沙司他）未发现超预期不良事件，最常见药物相关的不良事件分别为呕吐、高血压和失眠。此外，初治患者在服用HIF-PHI后平均Hb水平持续提升并保持长期稳定。另有一项纳入中国48家研究中心、共156例非透析依赖型慢性肾脏病患者的随机、双盲、安慰剂对照、多中心临床试验结果证实^[15]，HIF-PHI类药物组较对照组有效提升血红蛋白水平，并能改善患者的铁代谢，用药整体安全性良好。

总的来说，HIF-PHI类药物在Hb水平的长期稳定达标方面表现良好，在血透患者贫血治疗中的优势显而易见，为肾性贫血的治疗策略提供了重要的真实世界证据，也为未来血液透析患者治疗肾性贫血的Hb长期持续稳定达标提供了可靠依据。

血液透析CKD患者的治疗往往持续终身，需要进行长期的管理与随访。对于这类患者，透析质量的提升是改善患者治疗效果和生活质量的关键。因此，如何进一步降低透析患者死亡风险、做到透析质量同质化，是透析质量面临的挑战之一。随着先进科学技术的发展，结合透析质量控制和人工智能（AI）辅助管理将有助于提升透析质量控制水平。

在浙江省，对于透析治疗的实施，强调采用大数据和人工智能技术来优化透析的质量管理。首先，需要利用大量数据进行数学统计分析，以识别新的可控风险因子。接着，通过人工智能建立模型，来寻求更准确的死亡风险预测方法和有效的预防措施，旨在减少透析患者的死亡风险，实现透析过程的标准化。在这个过程中，无论是短期还是长期接触PM2.5，均与血液透析患者的死亡率有显著关联。

同时，因临床数据复杂和非单纯的线性关系，传统的回归分析方法在预测血液透析患者的死亡风险时存在一定局限性，不能完全应用于临床实践工作。因此，转向使用深度神经网络模型是新的探索方向之一，其具备以下三方面特点：

利用浙江省血液透析数据建立的血透患者死亡预测及干预系统（HEWIS）提示，深度神经网络预测效果优于传统回归分析模型，由此可见，未来AI进一步为医疗资源如何更优分配、医疗服务如何同质化和弥补医务人员的缺口等重大问题提供技术支持。

此外，数字化的透析登记和管理系统在这一过程中同样扮演了关键角色。这种系统不仅提高了医护人员的工作效率，而且确保了数据的准确性和及时更新。通过这种方式，能够帮助实现透析治疗质量的标准化，确保所有患者都能获得同等水平的优质治疗。

综上所述，将透析质量控制与人工智能管理相结合，是未来透析治疗的重要发展方向。这种方法不仅能提升透析效果，还能显著改善患者的生活质量。通过不断的创新和技术应用，有望为透析患者提供更加安全和有效的治疗方案。

本材料由阿斯利康(中国)提供，仅供医疗卫生专业人士参考，不用于推广目的。

审批编号 CN-126232，有效期至 2024-12-8。