Bakgrund: Urinprotein kvantifiering är avgörande för att bedöma svårighetsgraden av kronisk njursjukdom (CCD). Det nuvarande förfarandet för att bestämma svårighetsgraden av CKD slutförs dock genom att utvärdera 24-h urinprotein, som är obekvämt under uppföljning. Mål: För att snabbt kunna förutsäga svårighetsgraden av CKD med hjälp av lättare tillgängliga demografiska och blod biokemiska funktioner under uppföljningen, utvecklade och jämförde vi flera prediktiva modeller med hjälp av statistiska, maskininlärning och neurala nätverk metoder. De kliniska och blodbiokemiska resultaten från 551 patienter med proteinuri samlades in. Tretton blodprover och 5 demografiska egenskaper användes som icke-urinella kliniska variabler för att förutsäga svaret på proteinutfallet i 24 timmar. Nio prediktiva modeller etablerades och jämfördes, inklusive logistisk regression, Elastiskt nät, lasso regression, ås regression, stöd vektor maskin, slumpmässig skog, XGBoost, neurala nätverk och k-nearest granne. AU-ROC, känslighet (återkallande), specificitet, noggrannhet, log-förlust och precision för var och en av modellerna utvärderades. Effektstorlekarna för varje variabel analyserades och rangordnades. De linjära modellerna inklusive Elastic Net, lasso regression, rås regression och logistisk regression visade den högsta totala prediktiva effekten, med en genomsnittlig AUC och en precision över 0,87 respektive 0,8. Logistisk regression rankas först och når en AUC på 0,873, med en känslighet och specificitet på 0,83 respektive 0,82. Modellen med den högsta känsligheten var Elastic Net (0,85), medan XGBoost visade den högsta specificiteten (0,83). I effektstorleksanalyser identifierade vi att ALB, Scr, TG, LDL och EGFR hade betydande effekter på modellernas förutsägbarhet, medan andra prediktorer som CRP, HDL och SNA var mindre viktiga. Slutsatser: Blodprov kan användas som icke-urinella prediktorer under poliklinisk uppföljning. Funktioner i rutinmässiga blodprover, inklusive ALB, Scr, TG, LDL och EGFR-nivåer, visade prediktiv förmåga för CKD allvarlighetsgrad. Det utvecklade online-verktyget kan underlätta förutsägelsen av proteinuri framsteg under uppföljning i klinisk praxis.
Slutligen 2019, J. Xiao et al. I sin studie etablerade och jämförde REF nio ML-modeller, inklusive LR, Elastic Net, rås regression lasso regression SVM, RF, XGBoost, k-nearest granne och neurala nätverk för att förutsäga utvecklingen av CKD.
Comparison and development of machine learning tools in the prediction of chronic kidney disease progression
{'venue': 'Journal of Translational Medicine', 'journal': 'Journal of Translational Medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}