血液透析(HD)是急、慢性肾衰竭的有效治疗方式之一。由于肾源的短缺，维持性血液透析(MHD)是许多终末期肾病(ESRD)患者清除体内代谢废物、维持重要脏器功能和内环境稳定的唯一选择。目前依靠MHD维持生命的人口已经超过137万[1]。长期以来，提高透析的安全性、降低并发症的发生率以及制定个体化透析处方是临床工作的重点和难点。21世纪以来，人工智能(artificial intelligence,AI)以及机器学习(machine learning,ML)技术的发展，对透析领域产生了深远影响。

AI是计算机领域的一门前沿学科，它利用新的算法发展推理和预测模型，最终使机器能够模仿人类思维和行动[2]。AI的核心是ML，ML的基本方法包括朴素贝叶斯算法、最近邻分类算法、支持向量机等等，其中人工神经网络(artificial neural network,ANN)最为重要。ANN是一种模拟人脑神经网络结构和运行机制，进行信息并行处理及非线性转换的复杂网络模型[3]。它对识别输入变量与输出变量的关系具有独特的优势。在ANN中，神经元是基本信息处理单位，知识与信息的存储表现为神经元间互联分布式的联系，而学习与识别则是连接各神经元的加权系数的动态变化。无需设计复杂的程序，只需提供一定量的数据，ANN即可通过自我学习和调整形成用于解决复杂非线性问题的模型[4]。近年来，AI发展迅猛，在医疗健康、石油化工、军事、金融等领域广泛应用[5]。在医学领域，AI设备主要应用自然语言处理(natural language processing,NLP)和ML技术，NLP可从非结构化数据(如临床记录，医学期刊等)中提取信息并转换为机器可读的结构化数据，而ML可对结构化数据(如影像、电生理数据等)特征进行提取和分析，并作出相应的预测和推断[6]。……