Algoritmo examina los registros de salud electrónicos para revelar enfermedades renales ocultas
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El diagnóstico de enfermedades renales crónicas, que a menudo pasa desapercibido hasta que causa daños irreversibles, pronto puede automatizarse con un nuevo algoritmo que interpreta datos de registros médicos electrónicos.
El algoritmo, desarrollado por investigadores del Colegio de Médicos y Cirujanos Vagelos de la Universidad de Columbia, busca automáticamente en la historia clínica electrónica de un paciente los resultados de los análisis de sangre y orina, y utiliza una combinación de ecuaciones establecidas y aprendizaje automático para procesar los datos. alertar a los médicos sobre los pacientes en las primeras etapas de la enfermedad renal crónica.
En abril, se publicó un estudio del algoritmo en la revista npj Digital Medicine.
«Identificar la enfermedad renal en forma temprana es de importancia primordial porque tenemos tratamientos que pueden retrasar la progresión de la enfermedad antes de que el daño se vuelva irreversible», dice el líder del estudio Krzysztof Kiryluk, MD, profesor asociado de medicina en el Colegio de Médicos y Cirujanos Vagelos de la Universidad de Columbia. «La enfermedad renal crónica puede causar múltiples problemas graves, como enfermedades cardíacas, anemia o enfermedades óseas, y puede conducir a una muerte prematura, pero sus primeras etapas con frecuencia no se reconocen ni se tratan adecuadamente».
Riñón crónico la enfermedad progresa silenciosamente
Se cree que aproximadamente uno de cada ocho adultos estadounidenses tiene enfermedad renal crónica, pero solo el 10% de las personas en las primeras etapas de la enfermedad son conscientes de su condición. Entre aquellos que ya tienen una función renal gravemente reducida, solo el 40 % conocen su diagnóstico.
Las razones del diagnóstico insuficiente son complejas. Las personas en las primeras etapas de la enfermedad renal crónica por lo general no presentan síntomas y los médicos de atención primaria pueden priorizar las quejas más inmediatas de los pacientes.
Además, dos pruebas, una que mide un metabolito filtrado por el riñón en la sangre y otra que mide la pérdida de proteína en la orina, son necesarios para detectar la enfermedad renal asintomática.
«La interpretación de estas pruebas no siempre es sencilla», dice Kiryluk. «Se deben considerar muchas características de los pacientes, como la edad, el sexo, la masa corporal o el estado nutricional, y los médicos de atención primaria suelen subestimar esto».
El algoritmo automatiza el diagnóstico
El nuevo algoritmo supera estos obstáculos escaneando automáticamente los registros médicos electrónicos en busca de los resultados de las pruebas, realizando los cálculos que indican la función y el daño renal, estadificando la enfermedad del paciente y alertando los médicos a la molestia.
El algoritmo funciona casi tan bien como los nefrólogos experimentados. Cuando se probó utilizando registros de salud electrónicos de 451 pacientes, el algoritmo diagnosticó correctamente la enfermedad renal en el 95 % de los pacientes renales identificados por dos nefrólogos experimentados y descartó correctamente la enfermedad renal en el 97 % de los controles sanos.
El El algoritmo se puede utilizar en diferentes tipos de sistemas de registros de salud electrónicos, incluidos aquellos con millones de pacientes, y podría incorporarse fácilmente a un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas que ayude a los médicos al sugerir medicamentos apropiados específicos para la etapa. El algoritmo se puede actualizar fácilmente si los estándares para diagnosticar la enfermedad renal se modifican en el futuro y está disponible gratuitamente para que lo usen otras instituciones.
Limitaciones
Un inconveniente del algoritmo es que depende de la disponibilidad de los análisis de sangre y orina pertinentes en la historia clínica. El análisis de sangre es bastante rutinario, pero el análisis de orina no se utiliza en la práctica clínica, dice Kiryluk.
A pesar de estas limitaciones, el diagnóstico algorítmico podría aumentar la conciencia sobre la enfermedad renal, dice Kiryluk, y, con un tratamiento más temprano, reducir potencialmente la cantidad de personas que pierden la función renal.
Herramienta poderosa para investigación
El algoritmo tiene otros beneficios importantes para los investigadores. Debido a que se puede aplicar a conjuntos de datos de EHR con millones de pacientes e identificar a todos los pacientes con enfermedad renal crónica, no solo a los diagnosticados con la enfermedad, el algoritmo mejora el poder de muchos estudios de investigación.
Los investigadores ya han aplicado el algoritmo a una base de datos de millones de pacientes de Columbia para encontrar asociaciones previamente no reconocidas entre la enfermedad renal crónica y otras afecciones. Por ejemplo, la depresión, el abuso del alcohol y otras afecciones psiquiátricas fueron considerablemente más comunes entre los pacientes con enfermedad renal leve en comparación con los pacientes con función renal normal, incluso después de tener en cuenta las diferencias de edad y sexo.
«Nuestro análisis también confirmó que un grado leve de disfunción renal a menudo está presente en los parientes consanguíneos de pacientes con enfermedad renal», dice Ning Shang, Ph.D., científico investigador asociado en el laboratorio Kiryluk y el autor principal del artículo. «Estos hallazgos respaldan una fuerte determinación genética de la enfermedad renal, incluso en su forma más leve».
En el futuro, dice Kiryluk, el algoritmo podría usarse para comprender mejor el riesgo heredado de enfermedad renal crónica, porque el El algoritmo potencia los análisis genéticos de millones de personas para descubrir nuevos genes renales.
Explore más
El riesgo de enfermedad renal crónica es aún más crítico debido a la pandemia de COVID-19 Más información: Ning Shang et al, Fenotipo de enfermedad renal crónica basado en registros médicos para atención clínica y Estudios observacionales y genéticos de «big data», npj Digital Medicine (2021). DOI: 10.1038/s41746-021-00428-1 Proporcionado por el Centro Médico Irving de la Universidad de Columbia Cita: Algorithm recorre los registros de salud electrónicos para revelar una enfermedad renal oculta (28 de abril de 2021) consultado el 30 de agosto de 2022 en https: //medicalxpress.com/news/2021-04-algorithm-scours-electronic-health-reveal.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.