Os pesquisadores empregavam uma técnica de aprendizado de máquina conhecida como análise florestal aleatória e descobriram que ela superou significativamente os métodos tradicionais na previsão de quais pacientes hospitalizados com cirrose correm risco de morte, de acordo com um novo artigo publicado em Gastroenterologia.
Isso nos dá uma bola de cristal – ajuda as equipes hospitalares, centros de transplante, serviços GI e UTI para triagem e priorizar os pacientes com mais eficiência “.
Dr. Jasmohan S. Bajaj, autor correspondente do estudo
Principais resultados:
- Dados analisados a partir de 121 hospitais em todo o mundo, que faziam parte do consórcio limpo.
- O modelo teve um desempenho consistente nos países de alta e baixa renda.
- Foi validado usando os dados nacionais dos veteranos dos EUA e permaneceu preciso.
- A ferramenta manteve um forte desempenho mesmo quando limitado a apenas 15 variáveis principais.
- Os pacientes foram agrupados com precisão em categorias de alto risco e baixo risco, tornando o modelo escalável e clinicamente prático.
Explore o modelo em ação aqui: https://silveys.shinyapps.io/app_cleared/.
Este artigo é um dos três estudos publicados recentemente sobre este tópico nos periódicos da American Gastroenterological Association. Uma foi uma declaração mundial de consenso sobre falhas de órgãos, incluindo o fígado em pacientes com cirrose, enquanto o segundo estudo identificou marcadores sanguíneos específicos e complicações que influenciam o risco de morte hospitalar, concentrando-se nos biomarcadores de insuficiência hepática.
“A doença hepática é uma das causas de morte mais subestimadas em todo o mundo – álcool, hepatite viral e diagnóstico tardio são os principais fatores”, disse Bajaj. “Quando alguém é hospitalizado, geralmente é porque tudo a montante – prevenção, triagem, atenção primária – já falhou”.