急性肾损伤(AKI)是一种常见的临床综合征，以肾脏的突然功能障碍为特征。肾脏是人体重要的代谢器官。引起急性心肌梗死的因素很多，包括心力衰竭、败血症、出血、肾毒性药物和新冠肺炎等。
例如，Hirsh等人报告新冠肺炎在住院患者中的高患病率(36.6%)。据估计，20%的住院患者恶化为AKI，10%的AKI患者需要肾脏替代疗法(RRT)。需要RRT的患者死亡率高达50%。从急性肾损伤中恢复的患者患慢性肾脏疾病甚至终末期肾脏疾病的风险更高。
创伤、新冠肺炎等多种因素导致急性肾损伤。晚期AKI的发病率和死亡率都很高。AKI的早期诊断为AKI治疗提供了一个关键的治疗时间窗口，以防止进展为慢性肾功能衰竭。然而，目前临床上以肌酐和尿量为基础的检测方法并不能有效地诊断早期AKI。近年来，随着信息技术、纳米技术和生物医学的进步，AKI的早期诊断取得了很大进展。
近日，中南大学的研究者们在Theranostics杂志上发表了题为“Emerging early diagnostic methods for acute kidney injury”的综述性文章，该综述有望为AKI的早期诊断提供新的见解，并为其他重大疾病的早期诊断设计提供重要的启示。
近年来，随着信息技术、纳米技术和生物医学的进步，AKI的早期诊断取得了很大进展。这些新出现的方法主要分为两个方面：一是通过机器学习构建的模型来预测AKI；二是通过检测新发现的早期生物标志物来早期诊断AKI。目前，这些方法已显示出巨大的潜力，成为AKI早期诊断的一种有吸引力的工具。因此，对这些方法进行讨论和总结，对AKI的早期诊断具有重要意义。
在这篇综述中，研究者首先系统地总结了机器学习在AKI预测算法和具体场景中的应用。此外，研究者还介绍了早期生物标志物在AKI进展中的关键作用，并对新兴检测技术在早期AKI中的应用进行了全面的总结。最后，研究者讨论了当前机器学习和生物标志物检测的挑战和前景。
本文就影像探针、生物传感器和机器学习在早期AKI诊断中的最新进展作一综述。这些方法具有穿透性深、速度快、生物相容性好、肾清扫率高、准确性高等优点，在AKI早期诊断中显示出良好的应用前景。然而，这些方法在临床应用中对AKI的早期诊断仍面临一些挑战。
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