Előrejelző modellek a kórházi szerzett akut veseelégtelenség számára: ígéretes alacsony kockázatú betegek számára, kihívások maradnak a magas kockázatú betegeknél Egy friss tanulmány, amelyet a Mass General Brigham Digital kutatói végeztek, fényt vet az előrejelző modellek potenciáljára a kórházi szerzett akut veseelégtelenség (HA-AKI) azonosításában és megelőzésében. A HA-AKI egy gyakori szövődmény a kórházban fekvő betegek körében, káros hatásokat okozva, mint például a krónikus vesebetegség, hosszabb kórházi tartózkodás, növekvő egészségügyi költségek és magasabb halálozási arányok. A tanulmány célja az volt, hogy felmérje az Epic HA-AKI kockázatát előrejelző modell hatékonyságát, egy kereskedelmi gépi tanulást használó eszközt, a HA-AKI kockázatának előrejelzésére.
A kutatók az MGB kórházakból származó páciensadatokkal tanították a modellt, majd tesztelték egy adathalmazon, amely közel 40 000 beteg kórházi tartózkodását tartalmazta egy öt hónapos időszak alatt. Az elemzés azt mutatta, hogy a modell nagyobb pontossággal képes volt kizárni az alacsony kockázatú betegeket, akiknél nem alakult volna ki HA-AKI. Azonban kihívásokkal szembesült a HA-AKI kezdetének pontosabb előrejelzésében a magas kockázatú betegek esetében. Jelentős, hogy a modell teljesítménye sikeresebb volt a 1. stádiumú HA-AKI azonosításában, mint a súlyosabb esetekben.
Dr. Sayon Dutta, a tanulmány vezető szerzője kiemelte a potenciális előnyöket az előrejelző modellek használatában a klinikai döntések támogatására, például a nefrotoxikus gyógyszerek ajánlása ellen a HA-AKI kockázatának kitett betegek számára. Ugyanakkor a tanulmány szerzői elismerték a további kutatás és validálás szükségességét, mielőtt ezeket a modelleket klinikai gyakorlatba építenék.
Bár a tanulmány értékes betekintést nyújt az előrejelző modellek potenciáljába a HA-AKI esetében, fontos megfontolásokra hív fel. Az észlelt korlátok abban, hogy pontosan azonosítsák a magas kockázatú betegeket, arra utalnak, hogy szükség van az algoritmusok javítására és a modellek finomítására a prediktív pontosság javítása érdekében. Emellett a tanulmány további vizsgálatokra ösztönzi a klinikai hatás és a prediktív modellek implementálásával járó potenciális téves pozitív arányok értékelését.
Összefoglalva, az előrejelző modellek, mint például az Epic HA-AKI modell, ígéretes megközelítést jelentenek a HA-AKI kockázatának azonosítására és kezelésére kórházban fekvő betegeknél. A tanulmány azonban hangsúlyozza a folyamatos kutatás és fejlesztés szükségességét ezeknek a modelleknek az optimalizálásában, biztosítva megbízhatóságukat és hatékonyságukat a különféle pácienspopulációk és betegségstádiumok tekintetében.
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it