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该研究开发并验证了一种人工智能(AI)辅助诊断模型，用于基于肾活检的肾小球肾炎(GN)的自动诊断，具有高准确性和稳定性。文章通过多中心数据验证，展示了AI模型在诊断四种GN类型（IgA肾病、膜性肾病、局灶节段性肾小球硬化和微小病变病）中的强大性能，为提升病理医生的工作效率和诊断一致性提供了重要工具。
文献概述
本文《Artificial intelligence-assisted diagnosis of glomerular nephritis using a pathological image analysis approach: a multicentre model development and validation study》，发表于eClinicalMedicine杂志，回顾并总结了AI辅助诊断肾小球肾炎的模型开发与验证过程。文章通过多中心研究，使用106,988个肾小球显微图像，构建了一个集成模型，包含肾小球定位、病变特征提取及患者级别分类三部分，整体性能评估指标F1-score达到85%以上。研究同时探索了光镜与免疫荧光结合的AI模型，进一步提升诊断精度。
背景知识
肾小球肾炎（Glomerular Nephritis, GN）是一类以肾小球炎症为特征的疾病，是终末期肾病的主要病因之一，尤其在发展中国家。目前，GN的诊断依赖于肾活检的组织病理学分析，这一过程需要经验丰富的病理医生手动识别肾小球病变，但具有主观性强、耗时、重复性差等缺点。近年来，AI在数字病理图像分析中的应用日益广泛，已在乳腺癌、肺癌等诊断中展现卓越能力，但在GN的AI辅助诊断方面仍缺乏统一、高效的框架。本研究首次将AI应用于GN的病理诊断，构建了一个自动化、可重复的诊断工具，为解决人工阅片的局限性提供了新思路。尽管已有研究探索AI在肾小球分割和病变检测中的潜力，但缺乏大规模、多中心数据支持。本研究通过训练超过10万张图像，验证了AI模型在真实世界数据中的稳定性，同时揭示了其在种族、疾病亚型及多染色方法等方面的局限性，为未来研究提供方向。
研究方法与实验
本研究采用多中心设计，收集6682例肾活检患者的病理图像数据，其中1235例用于训练，312例为内部验证，2483和2652例分别作为两个外部验证队列。所有图像经过质量控制与标准化处理，仅保留Periodic Acid-Silver Methenamine（PASM）染色的光镜图像。AI模型包含三个核心模块：肾小球定位模块（GloSNet）用于图像分割，特征融合模块用于提取和整合肾小球病变特征，患者级别分类模块用于最终诊断。模型评估指标包括F1-score、precision、recall和accuracy。此外，研究还探索了结合免疫荧光（IF）图像的双分支模型，以进一步提升诊断准确性。
关键结论与观点
研究意义与展望
该研究首次展示了AI在肾小球肾炎诊断中的高准确率，为病理医生提供了客观、可重复的辅助工具。未来研究需扩展至更多种族、更多GN亚型，并优化模型的可解释性，以提升其临床适用性。此外，研究团队建议进一步结合多染色方法和多组学数据，以增强模型的泛化能力，使其更广泛应用于全球不同医疗中心。
结语
本文成功构建了一个AI辅助的肾小球肾炎诊断模型，基于肾活检光镜图像，实现了四类GN（IgAN、MN、FSGS、MCD）的高效分类。模型在两个外部验证队列中均表现出优异性能，F1-score超过83%。研究团队还通过可视化分析确认AI模型能识别与GN相关的典型病理特征。尽管目前模型受限于种族和疾病亚型，但其为病理医生提供了减少工作负担、提升诊断一致性的有力工具。未来方向包括扩展模型至更多疾病亚型、整合多种染色方法、提升模型的可解释性，以及探索其在实时诊断和远程医疗中的应用潜力。
