Intelligence artificielle : une nouvelle alternative pour analyser les CKD-MBD en hémodialyse

Chez les patients hémodialysés, les écarts de concentration sérique de calcium, de phosphate ou d'hormone parathyroïdienne par rapport aux valeurs recommandées par KDIGO sont associés à un résultat négatif. La régulation du calcium, du phosphate et de l'hormone parathyroïdienne est complexe et chaque paramètre n'est pas régulé indépendamment. En hémodialyse, la modification simultanée de ces trois paramètres par le patient est le résultat d'un métabolisme minéral anormal et du traitement utilisé pour corriger ces anomalies qui produisent généralement des changements dans plus d'un paramètre. L'objectif spécifique de ce travail est une analyse précise et exhaustive et la description des relations complexes entre les paramètres cliniquement pertinents dans la maladie rénale chronique métabolisme des maladies osseuses. Afin d'atteindre ces objectifs, nous avons utilisé une approche d'apprentissage automatique Random Forest capable d'extraire des connaissances utiles d'une grande base de données. L'analyse des interactions complexes entre les différents paramètres nécessite une approche mathématique avancée telle que Random Forest. Le deuxième objectif de cette étude est de déterminer si le calcium, le phosphate et l'hormone parathyroïdienne, le facteur de croissance des fibroblastes 23 et le calcitriol sont associés à long terme aux caractéristiques démographiques, à la mortalité, à la comorbidité et au traitement prescrit. Comparez les prédictions obtenues avec l'analyse statistique conventionnelle par rapport à l'analyse du nouveau modèle basé sur l'intelligence artificielle. Nos résultats préliminaires suggèrent qu'il existe des interactions entre certains paramètres suffisamment fortes pour se demander si l'évaluation d'une thérapie donnée peut être basée sur la mesure d'un seul paramètre. Par la suite, nous analyserons dans une étude prospective sur des patients incidents, si l'utilisation de ce nouveau modèle peut prédire le risque cardiovasculaire et réduire le coût de la thérapie.