AI工具在预测肾移植患者预后方面超越现有方法AI tool outperforms existing methods in predicting outcomes for kidney transplant patients

环球医讯 / AI与医疗健康来源:medicalxpress.com英国 - 英语2024-10-23 07:00:00 - 阅读时长3分钟 - 1238字
一种新的高级人工智能(AI)工具,由国际肾脏医生开发,代表了预测和潜在改善英国肾移植患者预后的重要进展
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AI工具在预测肾移植患者预后方面超越现有方法

一种新的高级人工智能(AI)工具,由国际肾脏医生开发,代表了预测和潜在改善英国肾移植患者预后的重要进展。对于晚期肾功能衰竭的患者,肾移植可以改变生活,提供比其他治疗选择更好的生存率和生活质量。但在英国,约有5,000人在等待肾移植,平均等待时间长达两到三年。

来自美国和英国多家医院的一组专家创建了新的软件,这可能最终为更新的肾分配政策铺平道路,从而导致更好的患者预后和这一宝贵资源的更有效利用。该工具名为“英国已故捐赠者肾移植预后预测”(UK-DTOP),使用了近15年来近30,000例移植案例的数据。

科文垂和沃里克郡大学医院NHS信托基金的肾脏专家哈特姆·阿里博士领导了一项新研究,报告了该工具的能力,该研究发表在《肾功能衰竭》杂志上。他解释说,他的研究团队认为该模型“有望成为肾移植领域的游戏规则改变者”。

“UK-DTOP为更有效的器官分配和改善患者预后带来了希望,”阿里博士说。“通过利用AI和机器学习的力量,我们创建了一个更准确可靠的决策支持系统,这可能导致更好的供体选择、移植策略,最终改善肾移植患者的预后。”

“作为这项研究的作者,我对UK-DTOP工具对肾移植的潜在影响感到兴奋。这种基于AI的模型增强了我们的预测能力,帮助我们改进供体-受者匹配方法。”通过改进器官分配方式,我们可以确保移植受者的更好预后。我希望这个工具能够被全球接受,从而显著提高患者护理水平和关键医疗资源的有效利用。”

肾移植本身存在固有的风险,而器官需求远超供应,因此确保每颗捐赠的肾脏都能以最有效的方式使用至关重要。然而,现有的预测模型,如广泛使用的肾脏捐赠者风险指数(KDRI),在准确预测患者预后方面显示出局限性,突显了迫切需要更复杂的工具来更好地指导临床决策。

研究人员使用了2008年至2022年间记录在英国移植注册中心(UKTR)的29,713例移植案例的数据,评估了三种先进机器学习技术的预测性能,考虑了各种供体、受体和移植因素。UK-DTOP表现出优越的预测能力,预测力为0.74,显著优于KDRI(0.57)及其英国版本UK-KDRI(0.62)。

“UK-DTOP是一个多功能工具,用于评估已故捐赠者肾移植预后。它改进了术前决策,同时认识到最终接受器官的决定取决于受者及其风险承受能力,”共同作者、犹他大学肾病学和高血压科的米克洛斯·莫尔纳博士补充道。

“我们的研究结果倡导在全球医疗系统中采用先进的数据驱动工具,这可能彻底改变供体-受者匹配和器官分配,提高移植成功率并挽救生命。”研究人员还使用了无监督机器学习技术,确定了五个具有不同生存率的肾移植患者群体。最终,这种方法可以实现更个性化的风险评估,以决定是否进行移植。

尽管UK-DTOP代表了重要的进步,但研究团队也承认,这个决策支持系统存在某些局限性,可能会影响其预测。这些包括报告数据的变异性、某些供体特征信息的缺失以及可能影响长期预后的某些因素的缺失,例如特定抗体和某些生物标志物。


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