Modelos de aprendizado de máquina para previsão de lesão renal aguda após cirurgia não cardíaca

A lesão renal aguda (LRA) é uma complicação cirúrgica comum caracterizada por um rápido declínio da função renal. Pacientes com LRA apresentam risco aumentado de desenvolver doença renal crônica e doença renal em estágio terminal, o que tem sido associado a um risco aumentado de morbidade, mortalidade e encargos financeiros. A identificação precoce de pacientes de alto risco para LRA pós-operatória pode facilitar o desenvolvimento de estratégias de manejo preventivo e terapêutico, e modelos de predição podem ser úteis nesse sentido.

O objetivo deste estudo retrospectivo é desenvolver modelos de predição para LRA pós-operatória em cirurgia não cardíaca usando algoritmos de aprendizado de máquina e simplificar os modelos incluindo apenas variáveis ​​pré-operatórias ou apenas preditores importantes.