英國(guó)研究者Scanlon等報(bào)告，僅依據(jù)癌癥患者常規(guī)血樣，一種模型即可準(zhǔn)確地識(shí)別出最多一個(gè)月之后可能發(fā)生的急性腎損傷(AKI)。該模型可發(fā)現(xiàn)近74%的患者30天內(nèi)的AKI情況，為干預(yù)和可能的預(yù)防提供了窗口期。(AACR人工智能、診斷和影像虛擬專題會(huì). 摘要號(hào)PR-11)

由于其治療和疾病的性質(zhì)，癌癥患者是AKI的高危人群。AKI會(huì)給患者帶來(lái)巨大的治療困擾和痛苦，因此，如果人們能夠在AKI發(fā)生之前對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)并能預(yù)防其發(fā)生，無(wú)疑是極好的消息。

Scanlon等開(kāi)發(fā)了一種隨機(jī)森林模型，這是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，結(jié)合了常規(guī)采血檢測(cè)中的其他標(biāo)志，旨在提前30天預(yù)測(cè)AKI。研究人員使用2017年1月至2020年5月接受治療的48 865例患者的597 403份驗(yàn)血結(jié)果開(kāi)發(fā)并訓(xùn)練了該模型。

該模型將患者未來(lái)30天內(nèi)的AKI風(fēng)險(xiǎn)劃分為5種類別：極低危、低危、中危、高危和極高危。隨后，研究人員入組2020年6月至2020年8月的另外9913例接受了癌癥治療的患者中，對(duì)該模型及其風(fēng)險(xiǎn)類別進(jìn)行了前瞻性驗(yàn)證。

結(jié)果顯示，使用中危或更高危的模型閾值，該模型可以正確預(yù)測(cè)最終驗(yàn)證為AKI的、447例驗(yàn)證隊(duì)列患者中的330例(73.8%)。在該模型誤判為AKI的154例患者中，9例僅進(jìn)行了一次隨訪血檢，而17例無(wú)任何檢查，因此其實(shí)際結(jié)果尚不清楚。

(編譯 馬小妍)