研究人员开发了一种人工智能模型，可以预测持续肾脏替代治疗的生存率

加州大学洛杉矶分校领导的一个研究小组开发了一种机器学习模型，可以高度准确地预测透析患者接受持续肾脏替代治疗(CRRT)的短期生存。

　　

加州大学洛杉矶分校领导的一个团队开发了一种机器学习模型，可以高度准确地预测透析患者接受持续肾脏替代治疗(CRRT)的短期生存。 

背景

CRRT是一种用于病情严重的住院患者的治疗方法，这些患者的健康状况使他们不符合常规血液透析的条件。这是一种较温和的治疗方法，可以在较长时间内持续治疗。然而，大约一半接受CRRT治疗的成年人没有存活下来，这使得治疗对病人和他们的家人来说都是徒劳的。 

方法

为了帮助医生决定患者是否应该开始CRRT，研究人员开发了一种机器学习模型，该模型使用来自数千名患者电子健康记录的数据来预测他们在治疗中存活的机会。 

影响

研究结果提供了一个数据驱动的工具，以协助临床决策。该工具结合了先进的机器学习技术来分析大量复杂的患者数据，这在以前对医生来说是一个挑战。该研究展示了如何将机器学习模型集成到医疗保健中可以改善治疗结果和资源管理。 

评论

“CRRT通常被用作最后的手段，但许多患者无法存活，导致资源浪费，给家庭带来了虚假的希望，”加州大学洛杉矶分校肾病科主任、该研究的资深作者Ira Kurtz博士说。“通过预测哪些患者将受益，该模型旨在改善患者的治疗效果和资源利用，作为在未来临床试验中测试其效用的基础。”就像所有的机器学习模型一样，它需要在现实世界中进行测试，以确定它对患者的预测是否与未经训练的预测一样准确。”