Μια πρόσφατη μελέτη που διεξήχθη από ερευνητές του Mass General Brigham Digital φωτίζει το δυναμικό των προβλεπτικών μοντέλων στον εντοπισμό και την πρόληψη του νοσοκομειακού αποκτηθέντος επώδυνου νεφρικού κάκου (HA-AKI). Το HA-AKI είναι μια συνηθισμένη επιπλοκή μεταξύ των νοσηλευόμενων ασθενών, φέρνοντας με τους επιπτώσεις, όπως χρόνια νεφρική νόσο, μεγαλύτερη διάρκεια νοσηλείας, αυξημένο κόστος υγειονομικής περίθαλψης και υψηλότερα ποσοστά θνητότητας. Η μελέτη είχε ως στόχο να αξιολογήσει την αποτελεσματικότητα του μοντέλου πρόβλεψης κινδύνου HA-AKI της Epic, ένα εμπορικό εργαλείο μηχανικής μάθησης, στον προσδιορισμό του κινδύνου του HA-AKI.
Οι ερευνητές εκπαίδευσαν το μοντέλο χρησιμοποιώντας δεδομένα ασθενών από νοσοκομεία του MGB και στη συνέχεια το δοκίμασαν σε ένα σύνολο δεδομένων που αποτελείται από σχεδόν 40.000 νοσηλείες ασθενών κατά τη διάρκεια περιόδου πέντε μηνών. Η ανάλυση απέδωσε ότι το μοντέλο επέδειξε μεγαλύτερη ακρίβεια στον αποκλεισμό χαμηλού κινδύνου ασθενών που δεν θα αναπτύξουν HA-AKI. Ωστόσο, αντιμετώπισε δυσκολίες στην ακριβή πρόβλεψη της έναρξης του HA-AKI για ασθενείς υψηλού κινδύνου. Επίσης, το εν λόγω μοντέλο είχε μεγαλύτερη επιτυχία στην αναγνώριση του Σταδίου 1 HA-AKI συγκριτικά με πιο σοβαρές περιπτώσεις.
Ο Δρ. Sayon Dutta, αρχισυγγραφέας της μελέτης, υπογράμμισε τα δυνητικά οφέλη της χρήσης προβλεπτικών μοντέλων για την υποστήριξη κλινικών αποφάσεων, όπως η σύσταση κατά των νεφροτοξικών φαρμάκων για ασθενείς με κίνδυνο HA-AKI. Παρά ταύτα, οι συγγραφείς της μελέτης αναγνώρισαν την ανάγκη για περαιτέρω έρευνα και επικύρωση πριν την εφαρμογή αυτών των μοντέλων στην κλινική πρακτική.
Αν και η μελέτη παρέχει πολύτιμες εισηγήσεις σχετικά με το δυναμικό των προβλεπτικών μοντέλων για το HA-AKI, τίθενται επί τάπητος σημαντικές σκέψεις. Οι παρατηρούμενες περιορισμοί στον ακριβή προσδιορισμό ασθενών υψηλού κινδύνου υποδεικνύουν την ανάγκη βελτιωμένων αλγορίθμων και εκλεπτυσμένων μοντέλων για να ενισχύσουν την προβλεψιμότητα. Επιπλέον, η μελέτη προωθεί περαιτέρω έρευνα σχετικά με την κλινική επίδραση και τις πιθανές επιπτώσεις ψευδών θετικών συχνοτήτων που συνδέονται με την εφαρμογή προβλεπτικών μοντέλων.
Συνοψίζοντας, τα προβλέψιμα μοντέλα, όπως το μοντέλο Epic Risk of HA-AKI, αποτελούν μια ελπιδοφόρα προσέγγιση για τον εντοπισμό και τη διαχείριση του κινδύνου του HA-AKI σε νοσηλευόμενους ασθενείς. Ωστόσο, η μελέτη υπογραμμίζει την ανάγκη για συνεχή έρευνα και ανάπτυξη για την βελτιστοποίηση αυτών των μοντέλων, εξασφαλίζοντας την αξιοπιστία και την αποτελεσματικότητά τους σε διαφορετικές ομάδες ασθενών και στάδια νόσου.
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl