Введение: раннее выявление острого почечного повреждения (ОПП) в отделении интенсивной терапии (ОИТ) остается очень трудной задачей. Авторы этого исследования поставили себе целью выявление ключевых предикторов впервые выявленного ОПП в течение 48 часов после поступления в ОИТ и потребности в почечно-заместительной терапии (ПЗТ) в течение 7 дней, используя для этого объяснимый искусственный интеллект (XAI-XGBoost).
Методы: ретроспективное когортное исследование в четырех ОИТ, как часть проекта «the SWECRIT biobank». Пробы крови в ОИТ собирались проспективно с последующим ретроспективным анализом. ОПП определялось по критериям KDIGO. Модели искусственного интеллекта сравнивались с логистическими регрессивными моделями с использованием появляющихся биомаркеров и рутинных клинических данных. Для выявления ключевых предикторов использовался SHapley Additive exPlanations (SHAP).
Результаты: исследование включило 4732 поступления в ОИТ. Самыми топовыми предикторами ОПП стали темп диуреза, эндостатин, исходный креатинин, лактат и билирубин. Топовыми предикторами ПЗТ стали креатинин, темп диуреза, эндостатин, ассоциированный с желатиназой нейтрофилов липокаин (NGAL) и шкала SAPS-3. XGBoost превосходил логистическую регрессию как для ОПП (mean AUC 0.76, 95% CI 0.70-0.81 vs. 0.74, 95% CI 0.68-0.81; p < 0.001), так и для ПЗТ (mean AUC 0.92, 95% CI 0.89-0.95 vs. 0.90, 95% CI 0.87-0.94; p < 0.001).
Выводы: XAI-XGBoost выявил ключевые предикторы раннего, впервые выявленного ОПП, и потребности в ПЗТ в ОИТ, указав на новые (эндостатин, NGAL) и стандартные (лактат, альбумин) предикторы, включая и уже известные клинические предикторы. Требуются дальнейшие клинические исследования этих биомаркеров и модели объяснимого искусственного интеллекта.
Наш сайт работает без рекламы, и мы рады, что вы с нами! Для поддержки проекта и его развития сканируйте QR-код ниже!
