尿液检测助力慢性肾脏病诊疗

慢性肾脏病的诊断标准为肾脏损伤（肾脏构造或功能性非常）情形持续或超过3个月，伴有或不伴有肾小球滤过率（GFR）低落，临床上表现为肾脏病理学检讨非常或肾脏损伤（血、尿身分或影像学检讨非常），或者GFR﹤60ml/（min·1.73m2）并持续超过3个月。
当前，慢性肾脏病的检讨方法紧张有影像检讨和实验室检讨。
影像检讨以B型超声和肾活检病理检讨为主，实验室检讨手段紧张有血常规和凝血功能检讨、尿液剖析、肾功能和血生化检讨。
个中尿液剖析紧张包括蛋白尿、血尿和尿沉渣检测。

肾小球滤过樊篱受损是造成尿蛋白的紧张缘故原由，在尿液剖析中检讨出的蛋白尿≥30mg/g（或≥3mg/nmol）可作为肾脏损伤的标志，因此，评估尿液中的蛋白尿水平对付慢性肾脏病的诊断具有主要代价。
此外，蛋白尿与微量白蛋白尿是慢性肾脏疾病进展的标志和危险成分，其含量随着肾脏疾病进展而升高。
同时，肾脏疾病的不同类型会决定尿蛋白的种类，尿白蛋白渗出率增加也是糖尿病、高血压等导致慢性肾脏病的敏感指标，微量白蛋白尿还可反响全身血管内皮细胞功能危害。

湖南省公民医院考验科主任曹友德教授

湖南省公民医院考验科主任曹友德教授指出：“蛋白尿是慢性肾脏病进展的主要成分，也是影响预后的主要指标。
蛋白尿检测对辅导慢性肾脏病治疗、评价治疗效果和判断预后都具有主要意义。
此外，在通过蛋白尿诊断慢性肾脏病的同时，也要把稳蛋白尿的长期监测，只管即便通过早期干预使蛋白尿和微量白蛋白尿低落乃至转阴，从而延缓肾功能危害。
”

此外，血尿、尿沉渣管型也是慢性肾病的主要诊断指标。
血尿分为两种类型：肾小球性和非肾小球性，通过尿液中红细胞的形态可以有效鉴别是否为肾小球性血尿，从而帮助慢性肾病的诊断。
而根据尿沉渣管型的不同形态可以判断慢性肾脏病的不同阶段。

中南大学湘雅二医院考验科唐爱国教授

中南大学湘雅二医院考验科唐爱国教授强调：“尿液剖析对付慢性肾脏病的早期筛查、诊断、预后具有主要浸染，被称为‘体外的肾活检’。
因此，为进一步提高慢性肾脏病的早期就诊及治疗率，延缓疾病进程，如何为临床供应更为快速、准确的尿液检测结果是考验科亟待解答的问题。
”

人工智能推动尿检自动化升级

北京协和医院考验科张时民教授

随着当今科技的飞速发展，人工智能的涌现被认为是一次颠覆性的技能革命。
谈及人工智能在考验医学领域的运用，北京协和医院考验科张时民教授表示：“人工智能具有深入学习、自主学习、不断演习与不断改进的能力，是其判断能力逐步提高并越来越聪明的保障。
人工智能正越来越多地被运用于考验医学领域，这在大大减轻考验事情者的劳动强度的同时，推动考验自动化、标准化和智能化的发展，缩短样本周转韶光，进一步提升考验的速率与质量。
”

湖南中医药大学第一附属医院医学考验与病理中央主任谢小兵教授

在湖南中医药大学第一附属医院医学考验与病理中央主任谢小兵教授看来，“人工智能推动考验医学的发展，更大程度表现在实验室自动化、智能化升级管理，在尿液检测方面同样如此。
”据他先容，目前，传统的尿沉渣显微镜检讨是尿液有形成份剖析的“金标准”。
但是，由人工通过普通光学显微镜进行尿液镜检受到操作规范、个人履历成分等影响会导致多种偏差涌现。
而包括尿沉渣和尿液剖析事情站在内的尿液剖析自动化办理方案办理了这些问题，知足了考验事情者对检测仪器最直接的哀求：准确、快速、方便。

罗氏诊断cobas®u 701尿液沉渣剖析仪基于显微镜检的“金标准”方法，采取显微镜剖析技能，对镜下的有形身分进行数字化拍摄数字化图像，可自动判断识别12种常见有形身分，并进行标注。
用电脑系统的人工智能取代传统人工识别，可实现无人值守运行，考验员只需在屏幕审核后发出报告，显著提高了实验室的事情产能与效率，操作标准可以达到规范化和同等性，剖析结果也更具有客不雅观性，帮助临床年夜夫得到与传统显微镜检高度同等的检测结果，须要时还可进行人工改动或复查，是尿液考验领域一定的发展趋势。

据理解，cobas®u 701尿液沉渣剖析仪可单独利用，也可整合cobas®u 601全自动尿液剖析仪，升级成cobas®6500全自动尿液剖析系统，完成干化学剖析后可自动传输样本至沉渣模块进行有形身分剖析，或利用交叉筛查规则对须要进行沉渣检测的干化学阳性样本进行检测，并将检测数据整合到同一软件平台，全面优化尿液常规检测实验流程，实现一管尿液完成尿液常规检测。

谢小兵教授分享道：“从我院利用cobas®6500前后的门诊样本和住院样本数据来看，人工镜检率分别从原来的17%和34%降落到4%和16%，极大地缩短了样本周转韶光，从而更快助力临床决策，更好知足临床需求。
”