Use of Deep Learning to Predict Acute Kidney Injury After Intravenous Contrast Media Administration: Prediction Model Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Precise prediction of contrast media-induced acute kidney injury (CIAKI) is an important issue because of its relationship with poor outcomes. OBJECTIVE: Herein, we examined whether a deep learning algorithm could predict the risk of intravenous CIAKI better than other machine learning and logistic regression models in patients undergoing computed tomography (CT). METHODS: A total of 14,185 patients who were administered intravenous contrast media for CT at the preventive and monitoring facility in Seoul National University Hospital were reviewed. CIAKI was defined as an increase in serum creatinine of ≥0.3 mg/dL within 2 days or ≥50% within 7 days. Using both time-varying and time-invariant features, machine learning models, such as the recurrent neural network (RNN), light gradient boosting machine (LGM), extreme gradient boosting machine (XGB), random forest (RF), decision tree (DT), support vector machine (SVM), κ-nearest neighbors, and logistic regression, were developed using a training set, and their performance was compared using the area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) in a test set. RESULTS: CIAKI developed in 261 cases (1.8%). The RNN model had the highest AUROC of 0.755 (0.708-0.802) for predicting CIAKI, which was superior to that obtained from other machine learning models. Although CIAKI was defined as an increase in serum creatinine of ≥0.5 mg/dL or ≥25% within 3 days, the highest performance was achieved in the RNN model with an AUROC of 0.716 (95% confidence interval [CI] 0.664-0.768). In feature ranking analysis, the albumin level was the most highly contributing factor to RNN performance, followed by time-varying kidney function. CONCLUSIONS: Application of a deep learning algorithm improves the predictability of intravenous CIAKI after CT, representing a basis for future clinical alarming and preventive systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».