نارسایی مزمن کلیه

نارسایی مزمن کلیه توضیح نشانگر آزمایش ادراری که می تواند به عنوان بیماری کلیوی یا کلیه مزمن در لیست 10 تشخیص داده شود

1. نیتروژن اوره خون (BUN): این نشانگر عملکرد کلیه است که میزان نیتروژن خون را از تجزیه پروتئین ها اندازه گیری می کند.

2. کراتینین: این ماده زائدی است که توسط کلیه ها تولید می شود و می توان از آن برای اندازه گیری عملکرد کلیه استفاده کرد.

3. نرخ فیلتراسیون گلومرولی (GFR): این معیاری است که نشان می دهد کلیه ها چگونه مواد زائد را از خون فیلتر می کنند.

4. پروتئین ادرار: سطوح بالای پروتئین در ادرار می تواند نشان دهنده آسیب یا بیماری کلیه باشد.

5. آلبومین: آلبومین پروتئینی است که در ادرار یافت می شود و می توان از آن برای تشخیص علائم اولیه آسیب یا بیماری کلیوی استفاده کرد.

6. اسید اوریک: سطوح بالای اسید اوریک در ادرار می تواند نشان دهنده آسیب یا بیماری کلیه باشد.

7. کلسیم: سطوح بالای کلسیم در ادرار می تواند نشان دهنده سنگ کلیه یا سایر مشکلات عملکرد کلیه باشد.

8. پتاسیم: سطوح بالای پتاسیم در ادرار می تواند نشان دهنده عملکرد ضعیف کلیه ها یا سایر مشکلات مربوط به عملکرد کلیه باشد.

9. سدیم: سطوح بالای سدیم در ادرار می تواند نشان دهنده عملکرد ضعیف کلیه ها یا سایر مشکلات مربوط به عملکرد کلیه باشد.

10. میکروآلبومینوری: این آزمایش برای مقادیر کمی آلبومین در ادرار است که می تواند نشانه اولیه بیماری مزمن کلیوی (CKD) باشد.

/توضیح دهید که بهترین رژیم چاقی برای بیماران مبتلا به نارسایی مزمن کلیه چیست

بهترین رژیم چاقی برای بیماران مبتلا به نارسایی مزمن کلیه، رژیمی است که بر کاهش وزن و تغذیه سالم تمرکز دارد.

این باید شامل یک رژیم غذایی متعادل با سدیم، چربی و کلسترول کم و همچنین فیبر و پروتئین بالا باشد. فعالیت بدنی منظم نیز باید در رژیم گنجانده شود تا به سوزاندن کالری و بهبود سلامت کلی کمک کند. علاوه بر این، مهم است که با یک پزشک یا متخصص تغذیه ثبت نام شده مشورت کنید تا مطمئن شوید که برنامه متناسب با نیازهای فرد است.


/حداکثر نیتروژن ادرار خون که در آزمایش ادرار برای بیماری کلیوی قابل تشخیص است چقدر است؟

حداکثر سطح نیتروژن اوره خون (BUN) که در آزمایش ادرار برای بیماری کلیوی قابل تشخیص است معمولاً حدود 20-30 میلی گرم در دسی لیتر است.

دکتر طاها کوزوت، معاون هوش مصنوعی سلامت و در خدمات وب آمازون، خاطرنشان می‌کند که 97 درصد از داده‌های مراقبت‌های بهداشتی استفاده نمی‌شوند، زیرا ساختاری ندارند.

این شامل اشعه ایکس و سوابق پزشکی متصل به اسلایدها است. یادگیری ماشینی  به متخصصان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا این اطلاعات را ساختار و فهرست بندی کنند. 

یکی از خدماتی است که امکان جستجو و پرس و جو از داده های بدون ساختار را فراهم می کند.

علاوه بر این،  و پردازش زبان طبیعی  به سازمان های مراقبت های بهداشتی کمک می کند تا معنای داده های بالینی را درک کنند.

به عنوان مثال، بیمارستان کودکان فیلادلفیا به خدمات هوش مصنوعی  روی آورد تا داده‌های ژنومی، بالینی و تصویربرداری را برای کمک به محققان در تجزیه و تحلیل متقابل بیماری‌ها، توسعه فرضیه‌های جدید و اکتشافات ادغام و تسهیل کند.

 مستندات برای مطالعات سرطان
مرکز سرطان فرد هاچینسون در سیاتل از در آمازون Comprehend Medical برای بررسی کوه‌هایی از داده‌های سوابق بالینی بدون ساختار در مقیاس استفاده کرد تا به سرعت بیماران را با مطالعات بالینی سرطان مطابقت دهد. 

می‌گوید  به پزشکان کمک کرد تا حدود 10000 نمودار پزشکی را در ساعت بررسی کنند تا بیمارانی را با معیارهای ورود مناسب بیابند و «بلند کردن سنگین» را حذف کنند.

معیارهای گنجاندن پر زحمتی وجود دارد که باید از آنها عبور کنید، جایی که شما باید ویژگی های زیادی را در مورد بیمار شناسایی کنید تا مشخص کنید آیا آنها معیارهای ثبت نام در یک کارآزمایی بالینی را دارند یا خیر. کاس هوت می‌گوید اغلب باید کل تاریخچه پزشکی را بخوانید.

طبق گفته کاس-هوت، کمتر از 5 درصد از بیماران با معیارهای استخدام برای این نوع کارآزمایی‌های بالینی مطابقت دارند، که تا حدی به دلیل چالش‌های شناسایی اطلاعات صحیح در میان داده‌های بدون ساختار است.

بیشتر بخوانید: دستورالعمل های مراقبت بالینی مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند به نتایج بهتری برای بیمار منجر شود.

هوش مصنوعی به تشخیص و مدیریت بیماری کلیوی کمک می کند
دکتر پیتر کوتانکو، رئیس تولید شواهد زیست پزشکی در موسسه تحقیقات کلیوی و استاد کمکی پزشکی نفرولوژی در دانشکده پزشکی ایکان در ماونت، می گوید هوش مصنوعی به پزشکان در تشخیص و مدیریت بیماری کلیوی و پیش بینی مسیر بیماران کلیوی کمک می کند. سینا در نیویورک.

Kotanko نشان می دهد که نفرولوژیست ها و سایر رشته های پزشکی از هوش مصنوعی و ML برای ارزیابی تصاویر رادیولوژی یا هیستوپاتولوژی و همچنین تصاویر گرفته شده توسط تلفن های هوشمند برای تشخیص وضعیت بیمار استفاده می کنند.

او می‌گوید: «هوش مصنوعی نه تنها به داده‌های آزمایشگاهی ساخت‌یافته یا داده‌های ذخیره‌شده در پرونده‌های سلامت الکترونیکی متکی است، بلکه البته از ابزارهایی مانند پردازش زبان طبیعی برای استخراج بینش از متون بدون ساختار استفاده می‌کند».

در همین حال،برای پیش‌بینی پیامدهای بیمار، از جمله بستری شدن در بیمارستان، و شناسایی بیمارانی که ممکن است به  مبتلا باشند، استفاده می‌شود.

از یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل تصاویر گوشی‌های هوشمند یا تبلت‌ها برای ارزیابی دسترسی عروق شریانی وریدی بیمار استفاده می‌کند که برای اتصال بیمار به دستگاه دیالیز استفاده می‌شود.

کوتانکو می‌گوید: «یک شبکه عصبی کانولوشنال یا سی‌ان‌ان، این نوع داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و ارزیابی مربوطه را در یک ثانیه یا بیشتر برای کاربر ارسال می‌کند.

“تصاویر از تبلت یا تلفن هوشمند به فضای ابری ارسال می شود که در آن  داده ها را دریافت می کند و سپس پاسخ مربوطه را ارائه می دهد.”