Výskumníci v Boston Children’s Hospital urobili významné pokroky v zlepšovaní zdravotnej starostlivosti pre dojčatá vyvinutím revolučného modelu strojového učenia. Tento model presne predpovedá riziko dilatácie vesikoureterálneho refluxu (VUR) u dojčiat diagnostikovaných s hydronefrozou, čo je stav, pri ktorom moč tečie späť do obličky.
Tradične sa pre identifikáciu hydronefrózy používajú prenatalné ultrazvuky, ale majú svoje obmedzenia pri detekcii dilatovaného VUR, vedúcej príčiny tohto stavu. Zatiaľčo voiding cystourethrogram (VCUG) ponúka presnejšiu detekciu, je tak invazívny aj nákladný. Uvedomujúc si potrebu lepších metód skríningu, výskumný tím sa rozhodol vyvinúť nástroj, ktorý by efektívne využil zistenia ultrazvuku na identifikáciu dojčiat s najvyšším rizikom VUR, čím by mohli ďalej profitovať z ďalšieho skríningu cez VCUG.
V rámci svojho štúdia tím vyvinul algoritmus strojového učenia pomocou údajov o 280 dojčiatoch, ktorí podstúpili ultrazvuky pre hydronefrozózu a následne VCUG v Boston Children’s Hospital. Integrovaním informácií z obrazového vyšetrenia, údajov o pacientovi a klasifikácie dilatácie močových ciest model úspešne predpovedal riziko dilatácie VUR s impozantnou oblasťou pod krivkou 0,81.
Výskumný tím identifikoval špecifické faktory, ako sú pohlavie, dilatácia ureterov, hrúbka parenchýmu, vzhľad parenchýmu a dilatácia centrálneho kalýku, ako významní prediktori VUR v kohorte. Navyše zdôraznili presnosť a intuitívnosť modelu, čo umožňuje ľahkú interpretáciu klinikmi v rutinnom klinickom prostredí.
Dr. Hsin-Hsiao (Scott) Wang, vedúci štúdia a urológ v Boston Children’s Hospital, vyjadril potenciálny vplyv modelu na riadenie pacientov s hydronefro…
The source of the article is from the blog papodemusica.com