Reni

L’intelligenza artificiale impiegata con successo per valutare il rischio di nefropatia diabetica

Il modo in cui i medici valutano la malattia renale cronica e la sua progressione negli adulti con diabete di tipo 2 possono cambiare a causa di un nuovo strumento di prognosi.

KidneyIntelX (RenalytixAI) utilizza l’apprendimento automatico e modelli raggruppato casuali per prevedere la progressione della malattia renale per i soggetti con diabete di tipo 2 e le prime fasi della malattia renale cronica. Il sistema incorpora i dati delle cartelle cliniche elettroniche nonché i recettori 1 e 2 del fattore di necrosi tumorale e la molecola 1 del danno renale – biomarcatori presenti nel sangue – per proiettare il rischio di insufficienza renale. I risultati determinano quindi se un paziente è ad alto, intermedio o basso rischio e questo può quindi aiutare a guidare le decisioni di trattamento.

Pubblicità e progresso

Risultati migliori

“Il nostro obiettivo primario è quello di migliorare il modello piuttosto semplicistico che è attualmente utilizzato nelle cure cliniche, che dipende in gran parte dai punti di taglio di eGFR e il rapporto albumina urinaria / creatinina”, Steven Coca , DO, MS, direttore clinico associato e della ricerca traslazionale per il dipartimento di medicina del Mont Sinai Hospital e co-fondatore di RenalytixAI, ha detto. “In realtà, la forza dell’algoritmo deriva dal prendere in considerazione più altre variabili di laboratorio, e la maggior parte di queste sono sostanze chimiche cliniche di base ordinate nella maggior parte dei pazienti in strutture di assistenza primaria.”

Il Coca ha dichiarato che il lavoro su questo progetto è iniziato 2 anni fa. Lui e i suoi colleghi hanno pubblicato dati che dimostrano l’efficacia di questo tipo di algoritmo. In effetti, le probabilità di insufficienza renale sono state calcolate come 10 volte maggiori con una lettura ad alto rischio dal sistema rispetto a una lettura a basso rischio, secondo un comunicato stampa di RenalytixAI.

“A differenza dei tipici studi di coorte in cui i pazienti fanno visite di routine a intervalli standard e tutte le variabili di interesse sono popolate, nel mondo reale, i pazienti sono visti a intervalli diversi e vengono eseguite diverse quantità di test”, ha detto Coca. “Le variabili mancanti causano il caos sui modelli di regressione standard, mentre questi algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di gestire le variazioni di frequenza e densità presenti durante l’estrazione passiva dei dati dalle cartelle cliniche elettroniche”.

Coca ha detto che il sistema renderà più facile capire quanti rischi i pazienti hanno rispetto alla CKD e alla fine li incoraggiano a cercare un adeguato aiuto medico per ricevere i trattamenti di cui hanno bisogno, incluso il rinvio a nefrologi e l’uso di antagonisti della renina-angiotensina Sistema di araldosterone e controllo ottimale della pressione sanguigna.”

“La consapevolezza è anche molto insoddisfacente in più fasi della malattia renale”, ha detto Coca. “Speriamo che l’output di un punteggio di rischio renale convalidato da questo test, così come il contenuto educativo che accompagnerà il test, motiverà i medici a prescrivere i trattamenti appropriati e i pazienti ad aderire a questi regimi di trattamento. Inoltre, speriamo di sviluppare prove per mostrare come il nostro test si integri con la prescrizione e l’applicazione dell’inibitore SGLT2 e pensiamo che possa servire come un’altra forte guida per decidere chi sarebbe il miglior candidato per la prescrizione SGLT2. Esistono diversi modi in cui il test può essere utilizzato per modificare il modo in cui attualmente gestiamo i pazienti. ”

Coca vede anche un campo di applicazione più ampio per l’effetto che questo strumento può avere per l’assistenza sanitaria in generale.

“Aiuterà anche la salute pubblica della nostra nazione e aiuterà anche le istituzioni a gestire questi pazienti in modo appropriato, a decidere la loro destinazione delle risorse in termini di specialisti, ecc.”, Ha detto Coca. “Prevediamo che portando i pazienti nel posto giusto, vale a dire un precedente rinvio ai nefrologi, ridurrà il carico della malattia renale progressiva”.

Riferimento:

Nadkarni GN, et al. bioRxiv rg . 2019; doi: 10,1101 / 587.774.

Categorie:Reni

Con tag:,