機械学習を用いた肺移植患者の術後AKI予測モデル

1963 年にヒトへの肺移植に関する最初の報告がなされて以来、1990 年代半ば以降の免疫抑制剤の大幅な進歩により、肺移植の量と質の両面で急速な進歩が見られました。 2004 年には、世界中で合計 1,815 件の肺移植が報告されました。 肺移植を受ける患者は高齢であることが多く、肺機能が低下するだけでなく全身の健康状態が不安定になるため、たとえ肺移植が成功したとしても、術後に呼吸器合併症が発生する可能性があります。

術後の急性腎損傷（AKI）は、一時的または慢性的な腎機能不全を引き起こす可能性があります。 手術後の AKI は、入院期間の延長、合併症、追加治療の必要性につながる可能性があります。 肺移植後の術後腎機能障害には、持続的な低灌流、術中および術後の出血に関連した低灌流、心不全、急性心筋梗塞、肺塞栓症、敗血症などを含むさまざまな要因が関連しています。 腎機能障害に関連する薬剤には、アミノグリコシド、アムホテリシン B、非ステロイド性抗炎症薬 (NSAID)、プロトン ポンプ阻害剤、造影剤など、血栓症または塞栓症に関連する薬剤が含まれます。 さらに、移植片対宿主病は腎機能障害に関連していることが知られています。

肺移植を受けた成人患者の医療記録の遡及的分析は、患者の特徴、麻酔方法、術中検査、術後の急性腎機能障害の発生を調査することを目的としている。 目標は、術後腎機能障害の発生率と危険因子を分析し、機械学習を通じて予測モデルを開発することです。