Machine Learning Support for Decision-Making in Kidney Transplantation: Step-by-step Development of a Technological Solution (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
<sec> <title>BACKGROUND</title> Kidney transplantation is the preferred treatment option for patients with end-stage renal disease. To maximize patient and graft survival, the allocation of donor organs to potential recipients requires careful consideration. </sec> <sec> <title>OBJECTIVE</title> This study aimed to develop an innovative technological solution to enable better prediction of kidney transplant survival for each potential donor-recipient pair. </sec> <sec> <title>METHODS</title> We used deidentified data on past organ donors, recipients, and transplant outcomes in the United States from the Scientific Registry of Transplant Recipients. To predict transplant outcomes for potential donor-recipient pairs, we used several survival analysis models, including regression analysis (Cox proportional hazards), random survival forests, and several artificial neural networks (DeepSurv, DeepHit, and recurrent neural network [RNN]). We evaluated the performance of each model in terms of its ability to predict the probability of graft survival after kidney transplantation from deceased donors. Three metrics were used: the C-index, integrated Brier score, and integrated calibration index, along with calibration plots. </sec> <sec> <title>RESULTS</title> On the basis of the C-index metrics, the neural network–based models (DeepSurv, DeepHit, and RNN) had better discriminative ability than the Cox model and random survival forest model (0.650, 0.661, and 0.659 vs 0.646 and 0.644, respectively). The proposed RNN model offered a compromise between the good discriminative ability and calibration and was implemented in a technological solution of technology readiness level 4. </sec> <sec> <title>CONCLUSIONS</title> Our technological solution based on the RNN model can effectively predict kidney transplant survival and provide support for medical professionals and candidate recipients in determining the most optimal donor-recipient pair. </sec>
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».