MELD-Plus - MELD-Plus - Wikipedia

MELD-Plus
Ури Картун princeton ноя 2018.jpg
Ури Картун представляет MELD-Plus в Принстонском университете, ноябрь 2018 г.
ЦельОценить серьезность хроническое заболевание печени

MELD-Plus оценка риска для оценки степени тяжести хронического заболевания печени. Оценка включает девять переменных в качестве эффективных предикторов 90-дневной смертности после выписки из госпиталя по поводу цирроза. Переменные включают все Модель терминальной стадии болезни печени (MELD), а также натрий, альбумин, общий холестерин, количество лейкоцитов, возраст и продолжительность пребывания. MELD-Plus был создан в результате сотрудничества между Массачусетская больница общего профиля и IBM.[1]

Разработка MELD-Plus была основана на беспристрастном подходе к открытию биомаркеров. В этом подходе выбор функции машинное обучение Алгоритм наблюдает за большой коллекцией медицинских карт и определяет небольшой набор переменных, которые могут служить наиболее эффективными предикторами данного медицинского результата. Примером известного метода выбора функции является лассо (оператор наименьшего абсолютного сжатия и выбора).[2]

Поскольку общий холестерин и продолжительность пребывания в больнице обычно не являются единообразными факторами в разных больницах и могут различаться в разных странах, была оценена дополнительная модель, которая включала только 7 из 9 переменных. Это дало результат, близкий к результату использования всех 9 переменных, и привел к следующим ассоциациям с повышенной смертностью: INR, креатинин, общий билирубин, натрий, лейкоциты, альбумин и возраст.

Калькуляторы

Доступен калькулятор для сравнения MELD, MELD-Na и MELD-Plus.[3]

Доступны калькуляторы для расчета MELD и MELD-Na.[4][5][6][7]

Освещение в прессе

Джонсон HR. Разработка новой оценки: как машинное обучение улучшает прогнозирование рисков.[8]

Ливернуа С. Гарвардские исследователи разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза.[9]

Гёдерт Дж. IBM использует машинное обучение для прогнозирования смертности от цирроза.[10]

Коэн Дж. Исследователи из Гарварда, IBM, разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза.[11]

Массачусетская больница общего профиля (снимок науки).[12]

Внешняя проверка

Призыв к дополнительной валидации MELD-Plus был опубликован в ноябре 2019 года в Европейский журнал гастроэнтерологии и гепатологии.[13]

Исследование, представленное в июне 2019 года в Semana Digestiva[14] (Виламура, Португалия) продемонстрировали, что MELD-Plus превосходит оценку смертности через 180 дней по сравнению с другими показателями, связанными с печенью, в популяции, госпитализированной из-за печеночная энцефалопатия.[15]

Исследование, опубликованное в апреле 2018 г. Хирургия, Гастроэнтерология и Онкология сообщили о повышении точности использования MELD-Plus по сравнению с MELD для раннего прогнозирования острая травма почек после трансплантация печени.[16]

MELD-Plus был подтвержден с помощью Explorys.[17]

MELD-Plus был предложен как выгодный для пациентов с низкими показателями MELD-Na.[18]

Возможность использования альтернативных оценок для увеличения продолжительности жизни

Объединенная сеть обмена органами предположил, что оценка MELD-Na (расширение MELD) может лучше ранжировать кандидатов на основе их риска предтрансплантационной смертности и, по прогнозам, спасет в общей сложности 50-60 жизней в год.[19] Кроме того, исследование, опубликованное в Медицинский журнал Новой Англии в 2008 г. подсчитано, что использование MELD-Na вместо MELD спасет 90 жизней в период с 2005 по 2006 гг.[20] В своей точке зрения, опубликованной в июне 2018 года, один из создателей MELD-Plus Ури Картун предположил, что «... MELD-Plus, если он будет включен в систему больниц, может спасти сотни пациентов ежегодно только в Соединенных Штатах».[21]

Обзор, в котором указаны альтернативы MELD, включая MELD-Na, MELD-саркопению, UKELD, D-MELD, iMELD и MELD-Plus, был опубликован в июне 2019 года в Seminars in Liver Disease.[22]

Оптимизированный прогноз смертности (OPOM) - еще один инструмент, который был предложен в качестве альтернативы Модель терминальной стадии болезни печени.[23][24]

Обзор опубликован в Трансплантация_ (журнал) в феврале 2020 года подчеркнула важность включения методов машинного обучения в инструменты прогнозирования, связанные с печенью, особенно в контексте ограниченной точности MELD-Na при применении к пациентам с низкими баллами.[25] Трансплантация_ (журнал) далее опубликовал переписку, подчеркивающую этот момент.[26]

Критика машинного обучения в прогнозном моделировании

Chen & Asch 2017 писали: «С машинным обучением, находящимся на пике завышенных ожиданий, мы можем смягчить последующий обвал и превратить его в« впадину разочарования », способствуя более глубокому пониманию возможностей и ограничений технологии». Тем не менее, авторы далее добавили: «Хотя алгоритмы прогнозирования не могут устранить медицинскую неопределенность, они уже улучшают распределение скудных ресурсов здравоохранения, помогая предотвратить госпитализацию пациентов с легочной эмболией низкого риска (PESI) и отдавая приоритет пациентам для трансплантации печени с помощью MELD набирает очки ".[27]

Исходный код

Пример кода для расчета MELD-Plus доступен в GitHub.[28]

Рекомендации

  1. ^ Картун, Ури; Кори, Кэтлин Э; Саймон, Трейси Джи; Чжэн, Хуэй; Аггарвал, Рахул; Нг, Кенни; Шоу, Стэнли Y (2017). «MELD-Plus: обобщенная оценка риска для прогноза цирроза». PLOS ONE. 12 (10): e0186301. Bibcode:2017PLoSO..1286301K. Дои:10.1371 / journal.pone.0186301. ЧВК  5656314. PMID  29069090.
  2. ^ Цзоу, Хуэй (декабрь 2006 г.). «Адаптивное лассо и его свойства оракула». Журнал Американской статистической ассоциации. 101 (476): 1418–1429. CiteSeerX  10.1.1.710.7720. Дои:10.1198/016214506000000735.
  3. ^ https://github.com/kartoun/meld-plus/raw/master/MELD_Plus_Calculator.xlsx
  4. ^ https://www.mdcalc.com/meld-score-model-end-stage-liver-disease-12-older
  5. ^ https://optn.transplant.hrsa.gov/resources/allocation-calculators/meld-calculator/
  6. ^ https://reference.medscape.com/calculator/meld-score-end-stage-liver-disease
  7. ^ http://gihep.com/calculators/hepatology/meld-na/
  8. ^ «Разработка новой оценки: как машинное обучение улучшает прогнозирование рисков». 2017-11-17.
  9. ^ «Гарвардские исследователи разрабатывают прогностическую модель результатов цирроза».
  10. ^ «IBM использует машинное обучение для прогнозирования показателей смертности от цирроза».
  11. ^ «Исследователи из Гарварда, IBM разрабатывают модель прогнозирования исходов цирроза».
  12. ^ «Снимок науки за октябрь 2017 г. - Массачусетская больница общего профиля, Бостон, Массачусетс».
  13. ^ Картун, Ури (декабрь 2019 г.). «МЕЛД-плюс». Европейский журнал гастроэнтерологии и гепатологии. 31 (12): 1603. Дои:10.1097 / MEG.0000000000001563. PMID  31688253.
  14. ^ http://www.semanadigestiva.pt/
  15. ^ https://figshare.com/articles/O_PAPEL_DOS_SCORES_DE_BABS_E_MELD-PLUS_EM_DOENTES_COM_ENCEFALOPATIA_HEP_TICA/11324060[требуется полная цитата ]
  16. ^ Тудорою, Мариан-Иринель; Константин, Джорджиана; Пашлару, Лилиана; Якоб, Сперанца; Георге, Кристиан; Попеску, Иринель; Томеску, Дана; Симона Георге, Лилиана (2018). «Комбинация сывороточного цистатина С, молекулы-1 повреждения почек в моче и MELD plus Score предсказывает раннее острую травму почек после трансплантации печени». Хирургия, Гастроэнтерология и Онкология. 23 (2): 121. Дои:10.21614 / sgo-23-2-121.
  17. ^ https://www.ibm.com/downloads/cas/RPKNLL1M
  18. ^ https://journals.lww.com/transplantjournal/Fulltext/2020/06000/Is_MELD_Plus_Advantageous_for_Patients_With_Low.34.aspx
  19. ^ «Повестка дня встречи» (PDF). optn.transplant.hrsa.gov. 2014.
  20. ^ Ким, В. Рэй; Биггинс, Скотт У .; Кремерс, Уолтер К .; Wiesner, Russell H .; Камат, Патрик С .; Бенсон, Джоан Т .; Эдвардс, Эрик; Терно, Терри М. (4 сентября 2008 г.). «Гипонатриемия и смертность среди пациентов, ожидающих пересадки печени». Медицинский журнал Новой Англии. 359 (10): 1018–1026. Дои:10.1056 / NEJMoa0801209. ЧВК  4374557. PMID  18768945.
  21. ^ Картун, Ури (2019). «К ускоренному внедрению результатов, основанных на данных, в медицине». Медицина, здравоохранение и философия. 22 (1): 153–157. Дои:10.1007 / s11019-018-9845-у. PMID  29882052.
  22. ^ Сакле, Софи-Кэролайн; Самуэль, Дидье (26 июня 2019 г.). «Критический обзор MELD как надежного инструмента для приоритезации трансплантатов». Семинары по заболеванию печени. 39 (4): 403–413. Дои:10.1055 / с-0039-1688750. PMID  31242526.
  23. ^ «Итоги заседания Комитета OPTN по трансплантации печени и кишечных органов» (PDF). 22 октября 2019.
  24. ^ Берцимас, Димитрис; Кунг, Джерри; Тричакис, Николаос; Ван, Ючэн; Хиросе, Рютаро; Вагефи, Парсия А. (6 декабря 2018 г.). «Разработка и проверка оптимизированного прогноза смертности для кандидатов, ожидающих трансплантации печени». Американский журнал трансплантологии. 19 (4): 1109–1118. Дои:10.1111 / ajt.15172. PMID  30411495.
  25. ^ Mazumder, N.R .; Atiemo, K .; Каппус, М .; Cullaro, G .; Харинштейн, М. Э .; Ladner, D .; Verna, E .; Lai, J .; Левицкий, Дж. (2020). «Всесторонний обзор предикторов исхода у пациентов с низким MELD». Трансплантация. 104 (2): 242–250. Дои:10.1097 / TP.0000000000002956. ЧВК  6994330. PMID  31517785.
  26. ^ https://journals.lww.com/transplantjournal/Fulltext/2020/06000/Is_MELD_Plus_Advantageous_for_Patients_With_Low.34.aspx
  27. ^ Чен, Джонатан Х; Аш, Стивен М (2017). «Машинное обучение и прогнозирование в медицине - за гранью завышенных ожиданий». Медицинский журнал Новой Англии. 376 (26): 2507–2509. Дои:10.1056 / NEJMp1702071. ЧВК  5953825. PMID  28657867.
  28. ^ "картун / мельд-плюс". GitHub. 2018-01-07.