Inovatie in depistarea insuficientei renale acute

insuficienta renala, invatare automana, invatare mecanica, inteligenta artificiala, AI, insuficienta renala acuta

Inovatie in depistarea insuficientei renale acute

Insuficienta renala acuta (IRA) este prezenta la multe persoane care au suferit arsuri. Cu toate acestea, observarea rapida a acestei insuficiente este dificila. Din acest motiv, cercetatorii de la UC Davis Health au dezvoltat o tehnologie care foloseste inteligenta artificiala pentru a prezice insuficienta renala acuta mai rapid si mai precis.


Conform profesorului Tina Palmieri, din cadrul Centrului Medical UC Davis, abilitatea de a prezice insuficienta renala acuta la pacientii cu arsuri este o descoperire importanta pentru centrele de arsi. “Daca stim ca un pacient poate avea insuficienta renala, putem lua masuri preventive“.


Insuficienta renala acuta este caracterizata prin suprimarea brusca a functiilor renale. In cazul arsurilor severe, aceasta apare de obicei in prima saptamana de la incident. Cel mai adesea apare din cauza resuscitarii neadecvate, in special in primele 24 de ore, care sunt critice. Insuficienta renala acuta apare la aproximativ 30% din cazuri. Din acest motiv, IRA este considerata o complicate a arsurilor severe cu o rata de mortalitate de aproape 80%.


In general, diagnosticul IRA este pus in urma sumarului de urina pentru a depista cantitati anormale de proteine sau glucoza, ori analiza de sange pentru a observa creatinina. Semnul principal al insuficientei renale acute este diminuarea extrema a volumului urinar eliminat pe parcursul a 24 de ore (oligoanuria). Cu toate acestea, oligoanuria si creatinina sunt considerate elemente slabe pentru diagnosticarea insuficientei renale acute.


Diagnosticarea insuficientei renale acute folosind un model nou


Conform profesorului Nam Tran din cadrul Departamentului de Patologie si Medicina de Laborator, UC Davis a fost primul care a descoperit un element nou, cunoscut sub numele prescurtat de NGAL. Acest element nou joaca un rol important in prezicerea IRA in randul pacientilor cu arsuri grave.

Deoarece interpretarea rezultateleor testului NGAL necesita expertiza mai multor medici si experti de laborator, a fost creat un model de inteligenta artificiala cu invatare mecanica pentru ca rezultatele sa fie mai usor de interpretat si de obtinut.


Modelul a fost antrenat si testat folosind datele clinice de laborator luate de la 50 de pacienti cu arsuri, care au avut masurata NGAL, diureza (cantitatea de urina eliminata), creatinina si NT-proBNP in primele 24 de ore de la internare.


Jumatate dintre pacienti au dezvoltat insuficienta renala acuta in prima saptamana de la internare. Modelele care au continut NGAL, creatinina, diureza si NT-proBNP au avut o acuratete de 90%-100% in identificarea insuficientei renale acute, in timp ce modelele care au continut doar NT-proBNP si creatinina au avut 80%-90% acuratete.


Mai mult decat atat, timpul necesar diagnosticarii insuficientei renale acute folosind metodele traditionale, de la internare la diagnostic a fost de 42.7 ore, in timp ce durata necesara pentru modelul nou a fost de doar 18.8 ore.

Aceasta comparatie a evidentiat faptul ca modelul nou a fost mai rapid cu aproape o zi fata de metodele traditionale. Timp critic in care se putea preveni si trata insuficienta renala acuta.

Acest articol este de natura informativa si nu inlocuieste un consult medical specializat.
www.despre-medicina.ro, proprietarul cat si colaboratorii sai nu pot fi considerati raspunzatori pentru niciun prejudiciu/pierdere de orice fel.

Surse:

University of California – Davis Health