Hb Scope: een validatieonderzoek in meerdere centra

De wereldwijde prevalentie van nierziekte in het eindstadium (ESRD) werd geschat op 5,3 tot 9,7 miljoen patiënten in 2017 en is een belangrijke kostenfactor voor de gezondheidszorg in zowel ontwikkelde als opkomende economieën. De meerderheid van de patiënten met ESRD, ongeveer 90%, onderging onderhoudshemodialyse (HD) in het centrum. Hoewel ZvH-patiënten onder nauwlettend toezicht staan ​​van een nefroloog, zijn ze kwetsbaar voor bloedarmoede en substantiële hemoglobine (Hb)-variabiliteit, die controversieel in verband worden gebracht met slechte klinische resultaten, zoals sterfte door alle oorzaken. Het hedendaagse smalle doel hemoglobinegehalte dat wordt aanbevolen in de KDIGO- en KDOQI-richtlijnen vormt, ondanks de voortdurende discussies, een cruciale uitdaging bij het handhaven van het optimale hemoglobinegehalte bij ZvH-patiënten.

Het Big Data Center van het China Medical University Hospital (CMUH) heeft een tool ontwikkeld, Hb Scope APP, die de kleur van de HD-slang kan gebruiken om real-time Hb-niveaus te voorspellen door gebruik te maken van de cameracapaciteit van de smartphone en machine learning (ML)-technologie . De prestatie van het Hb Scope ML-algoritme bij het voorspellen van Hb > 10 g/dL kan een nauwkeurigheid bereiken van 0,93 en een AUROC van 0,99 in de testdataset. Dit biedt de mogelijkheid om een ​​levendig digitaal ecosysteem op te zetten voor automatisch beheer van bloedarmoede.

Innovatieve ML-tools moeten op de juiste manier worden gereguleerd voordat deze algoritmen in de klinische praktijk worden toegepast. Daarom stellen we in het huidige validatieonderzoek voor om een ​​multicenter validatieonderzoek uit te voeren om te valideren of het Hb voorspeld door de Hb Scope APP een gebied onder de receiver operating curve (AUROC) van ten minste 0,80 kan bereiken in de volwassen ZvH-populaties van CMUH, Asia University Hospital (AUH) in Taiwan en SEHA Kidney Care (SKC)-Central in de Verenigde Arabische Emiraten.