Key points are not available for this paper at this time.
الهدف: سعت هذه الدراسة إلى تطوير والتحقق من صحة عدة نماذج للذكاء الاصطناعي (AI) لتحديد مرضى النوبة القلبية الحادة (AMI) الذين يتعرضون لزيادة خطر إصابة الكلى الحادة (AKI) أثناء الاستشفاء. الطرق: شملت الدراسة المرضى الذين تم تشخيصهم بالنوبة القلبية الحادة من قاعدة بيانات المعلومات الطبية للعناية المركزة (MIMIC) III و IV. تم استخدام مجموعتين من مرضى النوبة القلبية الحادة من مستشفى الشعب الثاني في تشانغتشو ومستشفى مركز خوزو لإجراء التحقق الخارجي من النماذج. تم استخراج خصائص المرضى الديموغرافية، العلامات الحيوية، الخصائص السريرية، نتائج المختبرات، والتدابير العلاجية. تم تطوير 12 نموذجًا للذكاء الاصطناعي. تم حساب مقارنة منطقة تحت منحنى خصائص التشغيل (AUC). النتائج: حدثت إصابة الكلى الحادة أثناء الاستشفاء في 1098 (28.3%) من 3882 مريضًا نهائيًا تم تسجيلهم، موزعين عشوائيًا إلى مجموعات التدريب (3105) والاختبار (777). من بينهم، كانت نماذج الغابات العشوائية (RF)، C5.0 ونموذج BAGGED CART تتفوق على النماذج الأخرى في كل من مجموعات التدريب والاختبار. كانت GUC لمجموعة الاختبار 0.754 و0.734 و0.730 على التوالي. كانت نسبة حدوث AKI 9.8% و9.5% في 2202 مريضًا في مجموعة تشانغتشو و807 مرضى في مجموعة خوزو الذين يعانون من AMI، على التوالي. كانت GUC للمرضى في مجموعة تشانغتشو هي RF، 0.761؛ C5.0، 0.733؛ وBAGGED CART، 0.725، على التوالي. وكانت مجموعة خوزو RF، 0.799؛ C5.0، 0.808؛ وBAGGED CART، 0.784، على التوالي. الاستنتاج: تم تطوير والتحقق من صحة عدة نماذج تنبؤية تعتمد على التعلم الآلي لإصابة الكلى الحادة بعد AMI. أداء نموذج RF، C5.0 ونموذج BAGGED CART كان قويًا في تحديد المرضى المعرضين لخطر مرتفع في وقت مبكر. بيان الموافقة على التجربة السريرية: تم تسجيل هذه التجربة في سجل التجارب السريرية الصيني: ChiCTR1800014583. تم التسجيل في 22 يناير 2018 (http://www.chictr.org.cn/searchproj.aspx).
درس وي وآخرون (الخميس) هذا السؤال.