Новая компьютерная модель прогнозирует риск смерти от почечной недостаточности при COVID-19
Все чаще пациенты с COVID-19 стали умирать от развивающейся острой почечной недостаточности. Ученые создали алгоритм с машинным обучением, который способен предсказывать риск смерти от этого состояния
Острая почечная недостаточность (ОПН) была распространенным осложнением у пациентов, госпитализированных с COVID-19. Это состояние высокого риска — пациент может умереть или получить серьезные осложнения. Предсказать развитие ОПН врачам до сих пор не удавалось, но новый алгоритм может все исправить.
Ученые разработали и протестировали пять различных алгоритмов для предсказания того, будут ли пациенты нуждаться в диализе и с какой вероятностью они заболеют опасными для жизни болезнями на 1, 3, 5 и 7 день пребывания в больнице. Для построения прогнозов модель использует диагностические данные, полученные в первые 12 часов пребывания пациента в больнице.
Самой успешной оказалась модель XGBoost. Она показала самые точные результаты и самые высокие параметры при тестировании во всех временных окнах. Особенности данных, включая ширину распределения размеров эритроцитов, креатинин и азот мочевины крови, были основными факторами, которые модель использовала для построения долгосрочных прогнозов.
Подобные прогностические модели, по словам врачей, позволяют им на ранних этапах госпитализации выявить тех, кто подвержен риску острой почечной недостаточности и нуждается в диализе. Это позволит врачам быстро принять необходимые меры и снизить число смертельных случаев.
Исследование опубликовано в Clinical Journal of the American Society of Nephrology.
