Ein Yale-led Gruppe von ärzten hat ein neues mathematisches Modell, das Vorhersagen kann, die Gefahr von acute kidney injury (AKI) in Patienten, die sich einer gemeinsamen Herz-Verfahren.
Für Patienten, die mit perkutaner koronarer intervention (PCI), allgemein bekannt als Angioplastie, Belastung durch Kontrastmittel—Materialien, die in der Prozedur zu helfen, visualisieren Sie die Blutgefäße—Schaden können die Nieren.
Das neue tool ermöglicht ärzten, um bessere pre-Verfahren, Risikoabschätzungen und bieten mehr personalisierte Schätzungen für wie viel Kontrast-material kann sicher verwendet werden, wenn beim einsetzen von stents in blockierte oder verengte Blutgefäße in der Nähe des Herzens, sagte der Forscher. Eine neue Studie beschreibt die Forschung wird in der Fachzeitschrift JAMA Netzwerk Öffnen.
„Die bisherigen Modelle davon ausgegangen, dass die Exposition, um den Kontrast erzeugt das gleiche Risiko für jedermann, aber es ist nicht one-size-fits-all. Es gibt individuelle Unterschiede“, sagte Harlan Krumholz, M. D., Kardiologe und Direktor des Yale Center for Outcomes Research und Evaluation (CORE).
Für die neue Studie, die Forscher entwickelten ein machine-learning-Modell, eine Art der künstlichen Intelligenz, für die Einschätzung der Patienten Risiko von AKI, bevor Ihr Herz Verfahren, während auch die Buchhaltung für die Komplexität der Zusammenhänge zwischen Kontrast und AKI in unterschiedliche Risiko-Gruppen. Das neue Modell war dann in der Lage, vorherzusagen, AKI Risiko der Verletzung genauer als bisherige Modelle, sagte der Forscher.
Bisherige Werkzeuge zur Schätzung der Risiken wurden nicht eingesetzt, moderne mathematische Ansätze oder enthalten Informationen über den Patienten und Ihren Kontrast, Belichtung, bemerkten Sie.