AI肾智慧丨SCM 2026:从AI工具对比到患者教育,三项研究揭示肾脏病AI应用新动向

随着癌症发病率上升和抗肿瘤治疗手段的快速扩张，识别药物相关肾毒性已成为肾科医生的必备技能。人工智能工具正日益成为临床医生快速参考的助手，但不同AI平台在识别肾脏相关毒性方面的性能尚不清楚。

梅奥诊所的Fichadiya H比较了三大AI平台—ChatGPT 5.1、Open Evidence和Google Gemini—在列出常用抗肿瘤药物肾毒性方面的表现，以权威临床参考工具UpToDate^®作为金标准。

研究首先以UpToDate为参考，汇总了常用化疗、免疫治疗和靶向治疗药物相关的肾毒性和电解质紊乱。向每个AI平台提供两份清单（抗肿瘤药物清单和潜在肾脏/电解质毒性清单），要求其将每种药物与所有适用的毒性相匹配。研究人员汇总各平台回答，并计算Jaccard相似性指数以定量比较各平台与UpToDate的一致性，同时对回答的完整性和详细程度进行定性评估。

下表总结了UpToDate与三种AI工具识别的肾毒性情况。基于Jaccard相似性指数：

所有平台均能可靠地识别抗肿瘤治疗相关的主要肾毒性。ChatGPT在全面性和详细程度上表现最佳。然而，对于全面的文献复习，特别是识别罕见不良事件时，PubMed和UpToDate等传统文献资源仍然不可或缺。

罕见肾小球疾病和多囊肾病患者通常接受混杂了诊断特异性信息和通用CKD教育材料的宣教，这些材料并未根据CKD分期或合并症进行系统性个性化调整。研究者开发了一个AI辅助框架，可为每位患者生成一份简明的、定制化的单册教育材料，内容仅保留与其诊断和合并症相关的信息，剔除无关内容。

这项单中心前瞻性研究纳入经活检确诊的肾小球疾病或多囊肾病的成年患者。患者在肾内科门诊就诊时收到AI生成的教育材料包，并在后续随访时完成10项评估问卷。问卷评估内容包括：感知理解程度、个性化程度、信心水平、日常实用性、与既往教育材料的比较以及总体满意度（1-5分Likert量表）。分析以描述性统计为主，关键结局以达到预设阈值的比例形式呈现（如满意度≥4分、评价材料“优于既往”的比例）。

43例患者（平均年龄37岁，范围21-63岁；56%女性）完成了问卷。主要发现如下：

AI辅助的、基于患者档案的罕见肾小球疾病教育工具具有可行性且广受好评。与既往教育相比，患者在理解程度、相关性、个性化水平和信心方面均有所提升。这一结果支持进一步完善AI赋能患者教育工具并进行更大规模测试，将其作为推动肾脏病学个性化医疗的可行路径。

诊后患教文书是传递教育信息、促进健康行为和鼓励随访的重要载体。然而，患教文书的记录频率和内容质量参差不齐。本研究旨在探讨生成式AI记录助手（AI scribe）如何影响学术肾科门诊中患教文书的频率和质量。

研究提取了某学术医疗中心2023年12月1日至2025年7月31日期间的门诊肾科就诊信息（共计761次使用AI记录助手的就诊记录和18,929次未使用AI记录助手的就诊记录）。预测变量为AI记录助手使用情况（使用Ambience Healthcare系统）。

结局指标包括：

使用AI记录助手的就诊记录在患教文书记录频率、文书长度等方面均显著优于未使用AI记录助手的就诊记录，但可读性指标未改善，未编辑的原始AI内容可读性最差。

注：Flesch-Kincaid和SMOG评分越高，表示阅读难度越大

使用AI记录助手虽提高了门诊肾科就诊中患教文书的记录频率，但文书的可读性并未改善—事实上，未编辑的AI输出更难阅读。未来的工作需要获取医生和患者双方对患教文书的看法，以更好地利用AI记录助手提升其内容和实用性。

NKF 2026春季临床会议期间，AI相关专场引发广泛关注。从AI工具在临床决策中的实用性对比，到AI赋能患者教育的人文价值探索，再到AI记录助手对临床文档质量的实际影响—与会专家围绕AI在肾脏病临床实践中的真实效果展开了深入讨论。

三项研究共同指向一个关键命题：AI在肾脏病领域的应用正在从“能不能做”转向“做得好不好”。无论是ChatGPT在识别药物毒性方面超越其他平台的表现，还是AI生成患教文书在可读性上的短板，都提示我们，AI是强大的助手，但临床医生的专业判断和人文关怀仍是不可替代的核心。

参考文献：