A Machine Learning Algorithm Predicting Acute Kidney Injury in Intensive Care Unit Patients (NAVOY Acute Kidney Injury): Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acute kidney injury (AKI) represents a significant global health challenge, leading to increased patient distress and financial health care burdens. The development of AKI in intensive care unit (ICU) settings is linked to prolonged ICU stays, a heightened risk of long-term renal dysfunction, and elevated short- and long-term mortality rates. The current diagnostic approach for AKI is based on late indicators, such as elevated serum creatinine and decreased urine output, which can only detect AKI after renal injury has transpired. There are no treatments to reverse or restore renal function once AKI has developed, other than supportive care. Early prediction of AKI enables proactive management and may improve patient outcomes. OBJECTIVE: The primary aim was to develop a machine learning algorithm, NAVOY Acute Kidney Injury, capable of predicting the onset of AKI in ICU patients using data routinely collected in ICU electronic health records. The ultimate goal was to create a clinical decision support tool that empowers ICU clinicians to proactively manage AKI and, consequently, enhance patient outcomes. METHODS: We developed the NAVOY Acute Kidney Injury algorithm using a hybrid ensemble model, which combines the strengths of both a Random Forest (Leo Breiman and Adele Cutler) and an XGBoost model (Tianqi Chen). To ensure the accuracy of predictions, the algorithm used 22 clinical variables for hourly predictions of AKI as defined by the Kidney Disease: Improving Global Outcomes guidelines. Data for algorithm development were sourced from the Massachusetts Institute of Technology Lab for Computational Physiology Medical Information Mart for Intensive Care IV clinical database, focusing on ICU patients aged 18 years or older. RESULTS: The developed algorithm, NAVOY Acute Kidney Injury, uses 4 hours of input and can, with high accuracy, predict patients with a high risk of developing AKI 12 hours before onset. The prediction performance compares well with previously published prediction algorithms designed to predict AKI onset in accordance with Kidney Disease: Improving Global Outcomes diagnosis criteria, with an impressive area under the receiver operating characteristics curve (AUROC) of 0.91 and an area under the precision-recall curve (AUPRC) of 0.75. The algorithm's predictive performance was externally validated on an independent hold-out test data set, confirming its ability to predict AKI with exceptional accuracy. CONCLUSIONS: NAVOY Acute Kidney Injury is an important development in the field of critical care medicine. It offers the ability to predict the onset of AKI with high accuracy using only 4 hours of data routinely collected in ICU electronic health records. This early detection capability has the potential to strengthen patient monitoring and management, ultimately leading to improved patient outcomes. Furthermore, NAVOY Acute Kidney Injury has been granted Conformite Europeenne (CE)-marking, marking a significant milestone as the first CE-marked AKI prediction algorithm for commercial use in European ICUs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».