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Maschinelles Lernen:

Neues Tool auf dem Weg zur Prävention der akuten Nierenschädigung?


The development of a machine learning inpatient acute kidney injury prediction model.      

Koyner JL, Carey KA, Edelson DP, Churpek MM.                                                                                            Crit Care Med 2018; 46:1070-1077


A clinically applicable approach to continuous prediction of future acute kidney injury.       
 
Tomašev N, Glorot X, Rae JW, Zielinski M, Askham H, Saraiva A, Mottram A, Meyer C, Ravuri S, et al.              Nature 2019; 572:116-119


Die akute Nierenschädigung (acute kidney injury/AKI) gilt weiterhin als eine der schwersten Komplikationen während einer stationären Behandlung mit ähnlich schlechtem Outcome wie der Myokardinfarkt (Chawla LS; CJASN 2014; 9: 448). Bei verspäteter oder nicht optimaler Behandlung können weitreichende Konsequenzen einschließlich erhöhter kardiovaskulärer Morbidität und Mortalität die Folge sein.

Aufgrund weitgehend fehlender kausaler Behandlungsansätze stehen Prävention, Frühdiagnose und zeitnahe Ursachenabklärung sowie supportive Maßnahmen im Vordergrund. In den Leitlinien wird die Risikoabschätzung betont (KDIGO; Kidney Int ­Suppl 2012; 2:1).

Risiko-Scores für AKI sind derzeit im klinischen Alltag wenig etabliert. So ist es ein bislang unerfüllter ärztlicher Wunsch, einen potenziell negativen Verlauf eines Patienten individuell im Voraus zu erkennen, um diesen in der gewonnenen Zeit durch geeignete Interventionen abwenden zu können.

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Tags: intensiv-news nephrologie maschinelles lernen aki-prädiktion nierenschädigung 

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