慢性肾脏病 (chronic kidney disease, CKD)是威胁人类健康的常见慢性非传染性疾病，具有高发病率、低知晓率以及高疾病负担等特征。超过97%的CKD患者都处于病程的前中期（1-3期），而前中期时症状并不明显，这使得患者往往会忽视疾病，从而导致患者错过最佳治疗时间，进而致使病情进一步恶化。我国一项多中心CKD患病率的横断面调查研究结果显示：中国成年人群中CKD的患病率为10.8%，据此估计我国现有CKD患者1.2亿，但我国CKD患者的知晓率仅为12.5%，与高患病率形成了鲜明对比。
  传统的CKD 诊断方法有血液检测、尿常规检查、影像学检查和病理学检测，这些检测方法作为临床上普遍适用的医学“金标准”却存在检测成本高、技术复杂和检测时间慢等不足，因此，普通民众尚不能进行自我检测。是否存在一些简单可用的新技术能够让我们在家中实现对该疾病的自检呢？
  近些年来，尿液试纸检测技术不断发展，深度学习领域面向复杂场景的图像识别技术也在各个医学领域开始广泛进行应用，在此基础上，出现了一批由前沿算法赋能的肾脏疾病智能筛查与监测新应用。其中，一种基于计算机视觉和色彩空间算法的尿液智能检测与分析套件及其配套健康管理软件使慢性肾脏病的智能筛查与居家健康监测成为可能。该产品整合了定制化尿液试纸与计算机视觉技术，用户只需将尿液滴在特制试纸上，然后用手机拍摄试纸图像，系统即可运用算法分析图像，快速提供多项尿液指标的定量结果，配套的移动端软件不仅自动接收这些检测数据，还允许用户上传更多健康信息，形成个性化电子健康档案，并根据档案内容提供定制化健康管理建议、预警潜在健康问题，甚至协助预约医疗服务。此外，该系统支持与医疗机构数据联通，促进了从个体筛查到社区管理和医院治疗的一体化进程，极大提升了慢性肾脏病筛查与管理的效率与便捷性。计算机视觉和尿液智能检测技术能够便捷、准确地进行CKD筛查，降低了筛查门槛，使得大规模人群的早期发现成为可能，有助于疾病早干预。
  针对可植入电子皮肤的研究使得通过对人体组织液进行成分分析实现慢性肾脏病的长期检测成为可能。一种基于ZnO纳米线阵列的自供电可植入电子皮肤由非毒性材料制成，它内置的柔性电源单元可以通过压电-酶反应进行发电，且其发电量受体液中的尿素和尿酸浓度影响。通过皮肤将这种电子皮肤植入体内后，接收其上产生的电信号就可以定量检测尿素和尿酸浓度。此外，它还有望成为驱动其他植入设备的电源。这种检测方式极大地降低了患者的不便，使得疾病能在早期阶段就被发现，也使得对于CKD这类需长期管理和干预疾病的实时动态检测成为可能。
  展望未来，随着早筛技术的不断革新与进步，针对慢性肾脏病的人工智能早筛技术将得到广泛应用，这将有助于慢性肾脏病防控水平的提升。