Een recent onderzoek uitgevoerd door onderzoekers van Mass General Brigham Digital werpt licht op het potentieel van voorspellende modellen bij het identificeren en voorkomen van ziekenhuisverworven acute nierbeschadiging (HA-AKI). HA-AKI is een veelvoorkomende complicatie bij opgenomen patiënten, met schadelijke effecten zoals chronische nierziekte, langere ziekenhuisverblijven, verhoogde gezondheidszorgkosten en hogere sterftecijfers. Het onderzoek had tot doel de doeltreffendheid te beoordelen van het Epic Risk of HA-AKI voorspellende model, een commercieel machine learning instrument, in het voorspellen van het risico op HA-AKI.
De onderzoekers trainden het model met patiëntgegevens van MGB-ziekenhuizen en testten het vervolgens op een dataset van bijna 40.000 opnames gedurende een periode van vijf maanden. De analyse toonde aan dat het model een hogere nauwkeurigheid vertoonde bij het uitsluiten van laag-risico patiënten die geen HA-AKI zouden ontwikkelen. Echter, het ondervond uitdagingen bij het nauwkeurig voorspellen van het begin van HA-AKI bij hoog-risico patiënten. Merk op dat de prestaties van het model succesvoller waren bij het identificeren van Stadium 1 HA-AKI in vergelijking met ernstigere gevallen.
Dr. Sayon Dutta, hoofdauteur van de studie, benadrukte de potentiële voordelen van het gebruik van voorspellende modellen ter ondersteuning van klinische beslissingen, zoals adviseren tegen nefrotoxische medicatie voor patiënten met een risico op HA-AKI. Desalniettemin erkenden de auteurs van het onderzoek de noodzaak van verder onderzoek en validatie alvorens deze modellen in de klinische praktijk te implementeren.
Hoewel het onderzoek waardevolle inzichten biedt in het potentieel van voorspellende modellen voor HA-AKI, roept het ook belangrijke overwegingen op. De beperkingen bij het nauwkeurig identificeren van hoog-risico patiënten geven aanleiding tot de behoefte aan verbeterde algoritmes en verfijnde modellen om de voorspellende nauwkeurigheid te vergroten. Bovendien moedigt de studie verder onderzoek aan naar de klinische impact en potentiële fout-positieve tarieven geassocieerd met de implementatie van voorspellende modellen.
Tot slot tonen voorspellende modellen, zoals het Epic Risk of HA-AKI model, een veelbelovende benadering om het risico van HA-AKI bij opgenomen patiënten te identificeren en te beheren. Echter, het onderzoek benadrukt de noodzaak van voortdurend onderzoek en ontwikkeling om deze modellen te optimaliseren, zodat hun betrouwbaarheid en effectiviteit gegarandeerd zijn voor diverse patiëntenpopulaties en ziektestadia.
The source of the article is from the blog anexartiti.gr