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O sistema de apoio AI-baseado novo da decisão pode ajudar a impedir a anemia em pacientes de hemodiálise

A anemia, uma circunstância caracterizada pela falta de glóbulos vermelhos saudáveis no corpo, é comum nos pacientes com doença renal crônica que precisam de se submeter à hemodiálise rotineira (um processo que ajude “a limpar” o sangue quando os rins não funcionam bem). Assim, os agentes deestimulação do sangue vermelho (chamados “agentes deestimulação” ou ESAs) e os suplementos ao ferro (ISS) são administrados como parte deste processo. Mas, as complicações podem elevarar se os pacientes têm um metabolismo de ferro alterado ou uma resposta deficiente às medicamentações.

Além disso, as medicamentações tendem a ser caras e impr uma carga financeira pesada na saúde pública. Assim, com tais pacientes actualmente na elevação mas em não bastante médicos treinados apropriadamente para administrar o tratamento, os sistemas de apoio adicionais com capacidades de tomada de decisão espertas são procurados altamente em seguida. Uma opção é girar para a inteligência artificial (AI), que parece prometedora mas as procuras um grande conjunto de dados e não é prática devido às normas sanitárias diversas dos pacientes.

Assim, pode algo ser feito para melhorar a situação? Em um estudo recente publicado no jornal internacional de ciências médicas, os pesquisadores médicos de Japão tentaram encontrar a resposta. Vieram acima com uma aproximação nova: em vez de fazer o AI aprenda da fisiologia complexa do corpo do paciente, eles optam para um modelo da previsão baseado nas decisões de médicos experientes.

Nós obtivemos a ideia ao contemplar o processo do pensamento de médicos temperados. Apesar de tudo, não calculam valores detalhados de reacções vitais no corpo de um paciente quando as dosagens decidindo, que significa os modelos da previsão baseados na bioquímica não são necessárias.”

Toshiaki Ohara, cientista do chumbo, professor adjunto, universidade de Okayama

Os pesquisadores partiram recolhendo dados clínicos em dois hospitais em Japão e então preparando dois conjunto de dados para cada hospital: um para treinar seu modelo e o outro para testar e validar suas previsões. Simultaneamente, gravaram os sentidos da dosagem dos médicos em ambos os hospitais e de respostas consideradas para as duas medicamentações usadas durante a hemodiálise: ESAs e ISS.

Baseado nestes, construíram um modelo AI-baseado chamado “um sistema de controlo artificial-inteligência-apoiado da anemia” (AISACS), que recebesse um total de cinco entradas (quatro itens do exame do sangue e da história da dosagem) e agitasse para fora probabilidades do sentido da dosagem para as duas medicamentações como saídas. Além, para fazer o processo do treinamento mais eficiente, compensaram a retardação de tempo entre o exame do sangue e as decisões da dosagem usando dos “a correcção dados” para combinar as tâmaras da decisão com as tâmaras do exame.

Ao prazer dos pesquisadores, AISACS mostrou uma precisão alta da previsão com taxas correctas da classificação (sentidos que combinam aqueles dos médicos) de 72%-87%. Mas o que era ainda mais interessante era que forneceu “clìnica apropria” classificações mesmo em umas taxas mais altas (92%-97%). Estes eram os sentidos que não combinaram aqueles dos médicos (e foram fornecidos às vezes antes de eles) mas foram considerados ainda apropriado de um ponto de vista médico.

Com estes resultados, os pesquisadores são esperançosos sobre as perspectivas futuras de AISAC. “Impedindo a anemia, nosso sistema pode ajudar a aliviar as cargas em médicos e em sistemas do seguro médico. Além disso, tem o potencial compartilhar do conhecimento e as experiências relativas às medicamentações,” comentam um Dr. entusiasmado Ohara.

Esperançosamente, esta aproximação AI-baseada nova fornece alguma esperança aos pacientes que submetem-se à hemodiálise e aos médicos que tratam os.

Source:
Journal reference:

Ohara, T., et al. (2021) Artificial intelligence supported anemia control system (AISACS) to prevent anemia in maintenance hemodialysis patients. International Journal of Medical Sciences. doi.org/10.7150/ijms.53298.