A noninvasive model for chronic kidney disease screening and common pathological type identification from retinal images
Rattachement africain : cn, Somalie, sg, gb. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Chronic kidney disease (CKD) is a global health challenge, but invasive renal biopsies, the gold standard for diagnosis and prognosis, are often clinically constrained. To address this, we developed the kidney intelligent diagnosis system (KIDS), a noninvasive model for renal biopsy prediction using 13,144 retinal images from 6773 participants. The KIDS achieves an area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.839–0.993 for CKD screening and accurately identifies the five most common pathological types (AUC: 0.790–0.932) in a multicenter and multi-ethnic validation, outperforming nephrologists by 26.98% in accuracy. Additionally, the KIDS further predicts disease progression based on pathological classification. Given its flexible strategy, the KIDS can be adapted to local conditions to provide a tailored tool for patients. This noninvasive model has the potential to improve CKD clinical management, particularly for those who are ineligible for biopsies. The diagnosis and prognosis of chronic kidney disease (CKD) relies on invasive renal biopsies, which can be clinically constrained. Here, the authors develop a non-invasive model using retinal images that can be used to screen for CKD and identify five common pathological types of CKD.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- A noninvasive model for chronic kidney disease screening and common pathological type identification from retinal images
- Date Crossref
- 29/07/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Sun Yat-sen University State Key Laboratory of Ophthalmology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Hainan Eye Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Banadir Hospital Mogadishu, Somalie (code pays fourni par la source)Établissement de santé
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Zhongshan People's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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First People's Hospital of Foshan pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Affiliated Hospital of Youjiang Medical University for Nationalities Department of Nephrology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Shanxi Province Hospital of Traditional Chinese Medicine pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Second Affiliated Hospital of Xi'an Jiaotong University Department of Nephrology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Singapore General Hospital Department of Anesthesiology pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Duke-NUS Medical School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Singapore National Eye Center pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Singapore Eye Research Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
State Key Laboratory of Ophthalmology — Sun Yat-sen University, Hainan Eye Hospital et Banadir Hospital (Mogadishu, Somalie), avec 9 autres affiliations. Pays d’affiliation : Somalie.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.