Bir makine öğrenme algoritması, böbrek taşı olan hastaların sağlıkla ilişkili yaşam kalitesini (QOL) doğru bir şekilde tahmin etmek için demografik, semptomatik ve klinik verileri kullanabilir.
Kanada Montreal Üniversitesi'nden Naeem Bhojani, "Bu, böbrek taşı çok acı verici olmadığında bir hastaya ameliyat yapıp yapmamamıza karar vermemize yardımcı olabilir." Dedi.
Ekibinin geliştirdiği algoritma, bir puana ulaşmak için hastanın elektronik sağlık kaydındaki klinik verileri kullanarak anket ihtiyacını ortadan kaldırır.
Bhojani Medscape Medical News'e verdiği demeçte, "Ürologlara böbrek taşı hastalığı söz konusu olduğunda en önemli şeyin ne olduğunu sorarsanız, taşın kaldırılması olduğunu söylerler; taşın gitmesini istiyoruz." "Ama bu mutlaka daha iyi bir yaşam kalitesi ile eşit değildir."
Bazı hastalar asemptomatiktir ve bir taşı rahatsız etmeden taşıyabilir. "Yaşam kalitesi mükemmel, peki neden ameliyat?" Gözlemlerle takip edilebileceğini söyledi.
Bununla birlikte, böbrek taşlarının değerlendirilmesinde birçok değişken söz konusudur. "Bu çok karmaşık bir önlem," diye açıkladı Bhojani.
Aslında, Wisconsin-Madison Üniversitesi'nden doktora, beslenme uzmanı Kristina Penniston ve ekibinin yakalamak için bir araç geliştirmesine yol açan böbrek taşlı hastalar tarafından tamamlanan standart anketlerden elde edilen "korkunç yaşam kalitesi puanları" idi. ürolitiyazisin benzersiz semptomları ve zorlukları.
"O sırada bu hastaları değerlendirmek için hastalığa özgü hiçbir araç yoktu." Dedi. Birçok farklı hastalık için yüzlerce yaşam kalitesi aracı var ve bunların çoğu “böbrek taşları kadar acı verici veya yıkıcı değil” dedi. Nüfusun yaklaşık% 10'u diyabetten etkilenen nüfusun yaklaşık olarak aynı olan böbrek taşlarından etkilenir.
Bugün, Wisconsin Taş Yaşam Kalitesi Anketi (WISQOL) "yaygın olarak kullanılmaktadır," dedi Penniston. Araştırmacılar veri topluyor, stres faktörlerindeki değişiklikleri ve taşların varlığını veya yokluğunu takip ediyor ve hastalık ilerlemesi sırasındaki reaksiyonları ve değişiklikleri belgeliyorlar.
"Bu epizodik bir hastalık," dedi Penniston. "Aile hayatında ve çalışma hayatında aksamalara neden oluyor ve endişeye neden oluyor. Bazı hastalar bir sonraki taşı beklerken engelli hissediyor."
Bazı hastalar her zaman taşlar için endişelenirken, bazılarında sorun yoktur. Ama "arada çok insan var." Nasıl yönettiklerini bilmek, cerrahların klinik olarak ne yapacaklarına karar vermelerine yardımcı olduğunu söyledi.
WISQOL gecikmişti. Bhojani, "Taş hastaları hakkında özel olan, asemptomatik olsalar bile taş hastalığı olmayan birinden daha düşük yaşam kalitesine sahip olmalarıdır." Dedi.
Bunu açıklamak için birçok faktör var. "Böbreğinizde bir taşınız olduğu – asemptomatik olsanız bile ne kadar acı verici olabileceğini bilmek – bir saatli bomba." Dedi.
Ve böbrek taşı olan hastalar hastaneye girer ve çıkarlar ve sıkı bir diyet uygulamak zorundadırlar. "Bu faktörler tek başına yaşam kalitesini etkiler."
Bhojani'nin Montreal merkezli ekibi WISQOL'u onaylayan konsorsiyumun bir üyesi ve anketi Fransızca'ya çevirmeyi teklif ettiler. Ancak araştırmacılar söz konusu olduğunda, makine öğreniminin taş hastalar için yaşam kalitesi puanlarını tahmin etmek için toplanan verileri nasıl kullanabileceğini düşünmeye başladılar.
Sonuçları Teşvik Etmek
Ekip, Haziran 2014 arasında Kanada ve Amerika Birleşik Devletleri'ndeki 16 poliklinik merkezinde 28 maddelik WISQOL anketini dolduran 18 yaş ve üstü 3206 böbrek taşı olan 3, 12 ve 24 aylık verileri topladı ve Mayıs 2016. Bu hastalar ayrıca cerrahi durum, ilk başlangıç yaşı, vücut kitle indeksi (VKİ), taş sayısı, aile öyküsü, potasyum sitrat kullanımı ve depresyon veya anksiyete öyküsü gibi demografik ve tıbbi bilgiler verdiler.
Degrade artırıcı ve derin öğrenme modelleri kullanarak, araştırmacılar eğitim için verilerin% 70'ini, onaylama için% 10'unu ve makine öğrenme standardı olan test için% 20'sini ayırdılar.
Birincil sonuçlar, Pearson ilişkili korelasyon regresyon performansı ve alıcı çalışma karakteristik eğrisi (AUC) sınıflandırma performansı altındaki alandan elde edilen sağlıkla ilişkili yaşam kalitesi skoru ve beşte birlik kestirimlerdir.
Sadece klinik verilerle, derin öğrenme araç seti beş beşli için 0.59 korelasyonu ve ortalama 0.70 AUC değeri elde etti.
Montreal'deki McGill Üniversitesi'nden tıp öğrencisi David-Dan Nguyen, "Model, QOL'u tahmin etmek için en düşük ve en yüksek beşte bir ve doğru ağırlıklı semptomatik durum, BMI, yaş ve diğer tıbbi ve demografik özellikleri ayırt edebildi." dedi. Bu hafta, sanal Avrupa Üroloji Derneği (EAU) 2020 Kongresi'nde çalışma verilerini sunarken.
Beş faktör – BMI, yaş, ilk başlangıç yaşı, semptomatik durum ve son 4 haftadaki acil servis ziyaretleri – tahminlerde daha ağırdı. Model aşırı uçları tanımlarken en iyi performansı gösterir; Nguyen, AUC'nin en düşük beşte birlik grup için 0.79 ve en yüksek seviye için 0.83 olduğunu belirtti. "Hastaları sağlıkla ilişkili yaşam kalitesinin orta beşte birlik sınıflamasında düşük performans gösteriyor."
Bu araştırmacıların üzerinde çalışmaya devam edeceği bir şey. Daha fazla veri elde edildikçe, makine öğrenme algoritması daha kesin hale gelecektir.
EAU konferansında yapılan canlı video oturumu sırasında Almanya'daki Mannheim Üniversite Hastanesi'nden MD başkanı Patrick Krombach, Nguyen'e bunun taşlı bir hastanız varsa ve farklı bir stratejiyi test etmek için kullanılıp kullanılamayacağını sordu. en iyisine göz atın? "
Nguyen, "Gelecekte, Wisconsin yaşam kalitesi çalışmasından daha fazla veri geldiğinde, umarım modelimiz daha rafine klinik ortamlarda gelişebilir ve kullanılabilir."
Bhojani, aracın ayrıca anket sunacak kaynaklara sahip olmayan ürologlara yardımcı olabilir ve konsültasyon süresinden tasarruf ederek doktorların daha fazla hasta görmesine izin verdi.
Bhojani, Penniston, Nguyen ve Krombach ilgili finansal ilişkiyi açıklamadılar.
Avrupa Üroloji Derneği (EAU) 2020 Kongresi: Özet 785. 26 Temmuz 2020'de sunulmuştur.