Objektiv njurtransplantation har dramatiskt förbättrat överlevnadsfrekvensen för hemodialyspatienter. Men med en växande andel av marginella organ och förbättrad immunsuppression, är det nödvändigt att kontrollera att det etablerade fördelningssystemet, främst baserat på humana leukocytantigen matchning, fortfarande uppfyller dagens behov. Författarna vänder sig till maskininlärningsteknik för att från donorereceptiva data förutsäga den uppskattade glomerulära filtreringshastigheten (eGFR) för mottagaren 1 år efter transplantation. Design Patientens eGFR förutspåddes med hjälp av donorereceptionsegenskaper som fanns tillgängliga vid tidpunkten för transplantationen. Donatorernas data hämtades från Eurotransplants databas, medan mottagarnas uppgifter hämtades från Charité Campus Virchow-Klinikums databas. Totalt 707 njurtransplantationer från kadaveriska donatorer inkluderades. Mätningar Två separata datauppsättningar skapades, med funktioner med <10% saknade värden för en och <50% saknade värden för den andra. Fyra etablerade regressorer kördes på båda datauppsättningarna, med och utan funktionsval.
Till exempel konstruerade REF en serie klassificeringar för att förutsäga den uppskattade glomerulära filtreringshastigheten (eGFR) hos njurtransplanterade patienter, med hjälp av 56 utvalda funktioner från donatorn och mottagaren.
Predicting the outcome of renal transplantation
{'venue': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'journal': 'Journal of the American Medical Informatics Association : JAMIA', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}