L’intelligenza artificiale può prevedere lo sviluppo di un’insufficienza renale acuta

È stato dimostrato che un sistema di intelligenza artificiale (AI) prevede la comparsa di lesioni renali acute fino a 48 ore prima che si verifichi. L’approccio, descritto in un articolo pubblicato su Nature di questa settimana, potrebbe aiutare a identificare i pazienti che sono a rischio di deterioramento della salute renale in un lasso di tempo che può consentire un trattamento precoce.

Identificare e trattare rapidamente i pazienti in peggioramento

Si stima che l’11% dei decessi in ospedale sia attribuito all’incapacità di identificare e trattare rapidamente i pazienti in peggioramento. Per affrontare questo problema, Joseph Ledsam e colleghi hanno sviluppato un metodo di deep learning per valutare i fattori di rischio dei pazienti.

Hanno così dimostrato l’applicabilità di questo approccio per la previsione dell’insufficienza renale acuta, una condizione potenzialmente pericolosa per la vita, che colpisce circa un paziente ospedaliero su cinque negli Stati Uniti.

Il sistema è stato addestrato utilizzando i dati di oltre 700.000 pazienti che sono stati curati dal sistema medico degli Stati Uniti per i veterani.

Il 55,8% degli episodi di lesioni renali acute sono stati correttamente previsti fino a 48 ore prima che ciò si manifestasse con i metodi standard di monitoraggio clinico. Il sistema ha identificato con successo fino al 90,2% delle persone con forme gravi che ha richiesto il trattamento dialitico.

Questo avvertimento precoce potrebbe consentire di offrire un trattamento prima che si verifichi un danno renale irreversibile.

Prevedere è prevenire

Gli autori notano alcune limitazioni al loro studio. Ad esempio, per ogni risultato positivo previsto, sono stati generati due falsi allarmi positivi; tuttavia, molti di questi casi di falsi positivi si sono manifestati in pazienti che avevano già subito lesioni renali croniche.

Inoltre, solo il 6,38% dei pazienti i cui dati sono stati utilizzati per la formazione dell’IA erano di sesso femminile, quindi non è chiaro quanto sia applicabile questo particolare approccio a una popolazione più ampia.

Tuttavia, questi risultati aprono le possibilità che i sistemi di IA possano prevedere e potenzialmente prevenire alcuni eventi avversi nei pazienti ospedalieri.

 

 

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