由耶魯大學領(lǐng)導的一組醫(yī)生開發(fā)了一種新的數(shù)學模型，可以預測接受普通心臟手術(shù)的患者發(fā)生急性腎損傷(AKI)的風險。
對于接受經(jīng)皮冠狀動脈介入治療(通常稱為血管成形術(shù))的患者，暴露于造影劑(在此過程中用于幫助觀察血管的物質(zhì))可能會損害腎臟。
研究人員表示，這種新工具將使醫(yī)生能夠更好地評估術(shù)前風險，并提供更個性化的評估，以確定在將支架插入心臟附近堵塞或狹窄的血管時，可以安全使用多少造影劑。描述這項研究的一項新研究發(fā)表在美國醫(yī)學協(xié)會網(wǎng)絡(luò)開放雜志上。
心臟病專家、耶魯大學成就中心主任哈蘭克魯姆霍爾茲(Harlan Krumholz)醫(yī)學博士說：“以前的模型假設(shè)，相對暴露會給每個人帶來相同的風險，但這并不是全面的。研究和評估。
對于這項新的研究，研究人員開發(fā)了一個機器學習模型(一種人工智能)來估計心臟手術(shù)前患者AKI的風險，并考慮了不同風險組中對比水平和AKI之間相關(guān)性的復雜性。研究人員表示，新模型可以比以前的模型更準確地預測AKI風險傷害。
他們指出，以前的風險估計工具沒有采用現(xiàn)代數(shù)學方法，也沒有包括患者及其相對暴露的信息。
“我們確定它們與腎臟損傷風險的關(guān)聯(lián)非常復雜。你考慮的比較水平范圍非常重要，具體患者的基線風險水平也非常重要，”副研究員陳曦黃說。耶魯大學和這項研究的第一作者。
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