新技术革命和产业变革催生了第四次工业革命，大数据、云计算、智能机器人等技术的应用将人类带入了智能时代。国家“四个面向”的提出进一步昭示，未来中国必将加快生命健康领域科技发展的步伐，加紧补齐生命健康科技研究的短板。医学研究已进入大数据和精准化并行的融合时代，对数字模型、信息材料等理论和技术的依赖大幅提升，医学研究需在学科交叉中找到创新点和制高点。科学进步和技术创新奠定了如今数据驱动的医学新时代的基础，随着基因测序、生理和环境检测水平、先进成像和行为跟踪能力的进步，基因组编辑、细胞重编程、组织工程、人工智能等技术的提高，人们能够以前所未有的清晰程度来评估和管理人类健康。这是通过利用高度“详细的”“纵向的”和“多参数的”健康决定因素来评估疾病风险因素，及早发现疾病，推动“精确的”和“动态的”调整干预措施，并根据实际结果确定预防和治疗的效果。机器学习是人工智能中的重要分支之一，它被定义为使用计算机系统从样本数据以及过去经验中进行学习的相关算法和统计模型，机器学习不需明确地使用编程来执行特定的任务。机器学习具有识别数据中隐藏模式的能力，可以用来发现两个变量之间的相互关联、按照一定的标准对研究对象进行分类、基于基线特征进行相关结局的预测、识别具有相似模式的对象等。目前较为流行的机器学习算法包括支持向量机、随机森林、梯度增强树和人工神经网络等。人工智能技术已被广泛应用于医学领域，而在肾脏病领域，人工智能也已经在疾病预测、预后分析、患者分群、辅助诊断、基因组医学等领域得以应用和发挥作用。