由 Sander De Bruyne, Pieter De Kesel, Matthijs Oyaert 撰写的《Applications of Artificial Intelligence in Urinalysis: Is the Future Already Here?》，发表在 2023 年 9 月 14 日的《临床化学》杂志上。让我们一起来看一看关键点。

这篇文章探讨了人工智能（AI）在尿液分析领域的作用和应用，展示了AI在疾病诊断和治疗监测方面的潜力和价值。文章通过对相关文献的广泛回顾，从不同的角度介绍了尿液分析中的AI模型，包括自动化尿液试纸和沉渣分析、尿路感染筛查、以及解读尿液中的复杂生化特征，如质谱技术和分子检测等。文章总结了AI模型在尿液分析中的表现和优势，并指出了目前存在的问题和挑战，以及未来的发展方向和建议。

文章首先介绍了背景和目的，指出AI是一种模仿人类智能机制的计算技术，如思维、深度学习、适应、参与和感知理解等。AI可以执行一些通常需要人类解释和决策的任务，如医学和健康领域。AI在医学中的应用可以追溯到上世纪50年代，当时医生们开始使用计算机辅助程序来改进诊断。近年来，由于现代计算机的计算能力大幅提高，以及可供收集和利用的数字数据量巨大，医学AI应用的兴趣和进步也随之增长。

文章其次介绍了尿液分析中的AI模型，分为以下几个部分：

• 自动化尿液试纸和沉渣分析。这部分介绍了利用数字图像分析技术和神经网络算法，实现尿液试纸和沉渣上有形成分（如红细胞、白细胞、管型等）的自动识别和分类。这种方法可以提高尿液分析的准确性、可靠性、易用性和反馈性，减少人为误差和主观判断。

• 尿路感染筛查。这部分介绍了利用机器学习技术，根据尿液中的化学参数（如亚硝酸盐、白细胞酯酶等）和微生物培养结果，建立预测模型，实现尿路感染（UTI）的快速筛查和诊断。这种方法可以缩短诊断时间，降低成本，提高敏感性和特异性。

• 解读尿液中的复杂生化特征。这部分介绍了利用质谱技术和分子检测技术，获取尿液中的代谢物、蛋白质、基因等信息，并利用深度学习技术，建立复杂的分类器或回归器，实现对尿液中的生物标志物和代谢途径的解读。这种方法可以揭示尿液中的疾病相关信号，为疾病的诊断和治疗提供新的思路和手段。

文章最后总结了尿液分析中的AI模型的优势和问题，并提出了未来的发展方向和建议。文章指出，AI模型在尿液分析中有以下几个优势：

• 提高尿液分析的效率和质量，减少人力和物力的消耗，降低人为误差和偏差。

• 增强尿液分析的信息量和价值，提供更多的生物学和临床相关的数据，支持更精确和个性化的医疗决策。

• 扩展尿液分析的应用范围和领域，满足不同的临床和研究需求，促进跨学科和跨机构的合作和创新。

文章也指出，AI模型在尿液分析中还存在以下几个问题：

• 缺乏大规模的前瞻性研究，验证AI模型在真实临床环境中的有效性和可行性。

• 缺乏统一的标准和规范，保证AI模型在不同设备、平台、场景中的一致性和可比较性。

• 缺乏适当的伦理和法律框架，保护用户的隐私和安全，防止AI模型的滥用和误用。

文章建议未来尿液分析中的AI模型应该：

• 加强与临床实践和医学知识的结合，提高AI模型的可解释性和可信度。

• 加强数据源（如电子病历、基因组、蛋白组等）的整合和创新，提高AI模型的复杂性和智能性。

• 加强与用户（如医生、患者、研究者等）的沟通和协作，提高AI模型的易用性和接受度。