Dijagnostikovanje hronične bolesti bubrega, koja se često ne otkrije sve dok ne nanese nepovratnu štetu ljudskom organizmu, uskoro može postati automatizovana uz pomoć novog algoritma koji obrađuje podatke iz elektronskih zdravstvenih kartona pacijenata. Studija je pre nekoliko dana objavljena u časopisu npj Digital Medicine.
Algoritam upozorava lekare
Algoritam, koji su razvili istraživači Koledža lekara i hirurga sa Columbia University, automatski pretražuje elektronski medicinski karton pacijenta, posebno rezultate testova krvi i urina, koristeći kombinaciju utvrđenih jednačina i veštačke inteligencije za obradu podataka. Naučnici su otkrili da algoritam na ovaj način može da upozori lekare da je pacijent u najranijem stadijumu razvoja hronične bolesti bubrega.
– Rano otkrivanje bolesti bubrega je od velike važnosti jer imamo tretmane koji mogu da uspore napredovanje bolesti, pre nego što šteta postane nepovratna. Hronična bolest bubrega može da prouzrokuje višestruke ozbiljne probleme, uključujući bolesti srca, anemiju ili bolesti kostiju, i može dovesti do rane smrti, ali njene rane faze su često nedovoljno prepoznate i nedovoljno tretirane – naglašava vođa studije dr Krzysztof Kiryluk, profesor medicine na Koledžu lekara i hirurga sa Columbia University.
Hronična bolest bubrega tiho napreduje
Zvanični podaci kažu da skoro 10 odsto svetske populacije ima hroničnu bolest bubrega, ali da je samo mali procenat ljudi u ranoj fazi bolesti svesno svog stanja. Zbog toga svake godine umre oko milion ljudi jer nisu dobili dijagnozu na vreme, niti imali adekvatan tretman bolesti. A među onima koji već imaju ozbiljno smanjenu funkciju bubrega, samo 40 procenata njih je svesno svoje dijagnoze.
Razlozi za nedovoljnu dijagnozu su složeni. Ljudi u ranim fazama hronične bolesti bubrega obično nemaju simptome, a lekari primarne zdravstvene zaštite mogu prioritet dati neposrednim pritužbama pacijenata. Pored toga, za otkrivanje asimptomatske bolesti bubrega potrebna su dva testa, jedan koji meri metabolit filtriran kroz bubreg u krvi, i drugi, koji meri curenje proteina u urin.
– Tumačenje ovih testova nije uvek jednostavno. Mnoge karakteristike pacijenta, uključujući starost, pol, telesnu težinu ili nutritivni status, moraju se uzeti u obzir, a lekari primarne zdravstvene zaštite to često potcenjuju – objašnjava dr Krzysztof Kiryluk.
Algoritam automatizuje dijagnozu
Novi algoritam prevazilazi ove prepreke automatskim skeniranjem elektronskih medicinskih kartona i izvođenjem proračuna koji ukazuju na funkciju i oštećenje bubrega, insceniranjem bolesti pacijenta i upozoravanjem lekara na nadolazeći problem. Algoritam radi gotovo jednako dobro kao iskusni nefrolozi. Kada je testiran, korišćenjem elektronskih zdravstvenih kartona od 451 pacijenta, algoritam je pravilno dijagnostikovao bolest bubrega kod 95 odsto bubrežnih pacijenata, koje su identifikovala dva iskusna nefrologa, i pravilno odbacio bolest bubrega kod 97 procenata zdravih kontrola.
Ovaj algoritam se može koristiti na različitim vrstama elektronskih sistema zdravstvenih kartona, uključujući i one sa milionima pacijenata, i lako se može ugraditi u sistem kliničke podrške pri odlučivanju, koji pomaže lekarima tako što predlaže odgovarajuće lekove, specifične za određenu fazu. Algoritam se lako može ažurirati, ako se standardi za dijagnostikovanje bubrežnih bolesti budu menjali u budućnosti, i ako bude dostupan drugim institucijama.
Ograničenja zbog testa urina
– Jedan nedostatak algoritma je taj što on zavisi od dostupnosti relevantnih testova krvi i urina u medicinskoj evidenciji. Test krvi je prilično rutinski, ali test urina je premalo korišćen u kliničkoj praksi. Uprkos ovim ograničenjima, algoritamska dijagnoza mogla bi da poveća svest o bolestima bubrega, i, uz ranije lečenje, potencijalno smanji broj ljudi koji bi izgubili funkciju bubrega – kaže dr Kiryluk.
Moćan alat za istraživanje
Algoritam, ipak ima i druge, važne prednosti za istraživače. S obzirom na to da se može primeniti na EHR skupove podataka sa milionima pacijenata i identifikovati sve pacijente sa hroničnom bolešću bubrega, a ne samo one kojima je dijagnostikovana bolest, algoritam poboljšava snagu mnogih istraživačkih studija. Istraživači su ga već primenili na bazu podataka miliona pacijenata iz Kolumbije kako bi pronašli ranije nepriznatu povezanost između hronične bolesti bubrega i drugih stanja. Na primer, depresija, zloupotreba alkohola i druga psihijatrijska stanja bili su znatno češći među pacijentima sa blagom bubrežnom bolešću, u poređenju sa pacijentima sa normalnom funkcijom bubrega, čak i nakon što su uzeli u obzir razlike u godinama i polu.
– Naša analiza je takođe potvrdila da je blagi stepen disfunkcije bubrega često prisutan kod krvnih srodnika pacijenata sa bolestima bubrega. Ova otkrića podržavaju snažno genetsko određivanje bolesti bubrega, čak i u najblažem obliku – navodi dr Ning Shang, naučni saradnik u laboratoriji doktora Kiryluka i jedan od učesnika studije. U budućnosti, kao kaže dr Kiryluk, algoritam bi mogao da se koristi za bolje shvatanje nasleđenog rizika od hronične bolesti bubrega, jer omogućava genetske analize miliona ljudi kako bi se otkrili novi geni u bubrezima.
