透析効率とトランスポーター評価腹膜透析における計算ツール (DETECT-PD)

腹膜透析における検出-PD（透析効率とトランスポーター評価計算ツール）研究は、腹膜輸送体の状態と透析の予測における人工知能（AI）の実現可能性と有効性を評価するために設計された二重盲検診断テスト（相関）研究です。腹膜透析（PD）を受けている患者の効率。 この研究の目的は、臨床、生化学、および腹膜輸送データを活用して、非侵襲的で効率的な評価ツールを提供し、最終的に透析管理と患者の転帰を改善する計算モデルを開発することを目的としています。

患者の募集とデータ収集は、日常的な透析の妥当性と腹膜輸送体の状態評価中に実施されます。 次の臨床および生化学的パラメーターが収集されます。

人口統計と病歴腹膜透析データ生化学データ

AIモデルは、深い学習と予測分析のために、Python 3.11およびPytorch 2.41を使用して開発されます。

主要な方法論的な手順には次のものがあります。

データの前処理：欠損値の処理、機能スケーリング、およびカテゴリ変数の1ホットのエンコード。

特徴の選択：最も予測的な臨床マーカーと生化学的マーカーを特定します。

モデルトレーニング：ディープラーニング回帰モデルを使用して、PETおよびKT/Vの結果を予測します。

パフォーマンス評価：以下を使用したモデルの精度の評価：

平均絶対誤差（MAE）平均二乗誤差（MSE）R²スコア（測定係数）測定値と一致のためのBland-Altmanプロットと相関係数。