AI Predikce akutního poškození ledvin

Akutní poškození ledvin je náhlý pokles funkce ledvin. Kliničtí lékaři jej definují pomocí KDIGO kritérií: sérový kreatinin stoupne alespoň o 0,3 mg/dl během 48 hodin, nebo stoupne na 1,5násobek výchozí hodnoty během sedmi dnů, nebo produkce moči zůstává pod 0,5 ml/kg za hodinu po dobu šesti hodin. Háček je v tom, že kreatinin je zaostávající marker. V době, kdy se zvedne, může být zranění o den nebo více staré. Predikční modely se snaží toto zpoždění překonat. Z mnoha dřívějších přijetí se učí, které vzorce nastaly před AKI: malé drifty kreatininu, rostoucí dusík močoviny v krvi, nízký krevní tlak, sepse, nedávná operace, chronické onemocnění ledvin a expozice lékům, které mohou poškodit ledviny, jako je vankomycin, aminoglykosidy, NSAID nebo IV kontrast. Nejznámější studie pochází od DeepMind a amerického ministerstva pro záležitosti veteránů a byla publikována v Nature v roce 2019. Rekurentní neuronová síť trénovaná na VA záznamech předpovídala něco málo přes polovinu epizod AKI na lůžku až 48 hodin dopředu. Na každý pravdivý vyvolal zhruba dva falešné poplachy. Hůře dopadl také u žen, které tvořily jen malý podíl pacientů s VA. To ukazuje, jak trénující populace formuje, komu model dobře slouží. Obvyklá mylná představa je, že aplikace Streams od DeepMind v Royal Free Hospital v Londýně byla AI. Nebylo. Streamy odeslaly lékařům telefonická upozornění z algoritmu NHS England AKI, což je porovnání hodnot kreatininu založené na pravidlech. Streams se stal známější díky zjištění úřadu britského komisaře pro informace z roku 2017, že nemocnice nedodržela zákon o ochraně údajů, když sdílela záznamy pacientů se DeepMind. Větší poučení je, že předpověď není totéž jako přínos. Randomizované zkoušky na Yale, vedené F. Perry Wilsonem, testovaly elektronické výstrahy, které se spustily, jakmile byla přítomna AKI. Tyto výstrahy nesnížily celkové následky, jako je dialýza nebo úmrtí. Výstraha pomáhá pouze v případě, že na ni někdo zareaguje a pro daného pacienta existuje účinná akce.