Однако теперь диагностика этого заболевания может стать полностью автоматизированной благодаря новому алгоритму, разработанному учеными из колледжа Вагелоса Колумбийского университета в США. Алгоритм автоматически ищет в электронной медицинской карте пациента результаты анализов крови и мочи, что значительно упрощает процесс диагностики.

Используя сочетание известных уравнений и технологии машинного обучения для обработки данных, алгоритм предоставляет врачам важную информацию, позволяя предупредить пациентов на самых ранних стадиях заболевания. Информация о разработке этого алгоритма была опубликована в журнале npj Digital Medicine.

Для выявления бессимптомного заболевания почек необходимы два теста: первый измеряет содержание в крови метаболита, который отфильтровывается почками, а второй определяет утечку белка в моче. Хроническая болезнь почек может привести к серьезным проблемам, включая болезни сердца, анемию, заболевания костей и даже раннюю смерть. Однако ранние стадии заболевания часто не распознаются и не лечатся.

Интерпретация результатов анализов не всегда проста, так как необходимо учитывать множество характеристик пациента, таких как возраст, пол, масса тела и статус питания. Эти факторы часто недооцениваются врачами первичного звена. Новый алгоритм решает эти проблемы, автоматически сканируя электронные медицинские карты для получения результатов анализов, проводя необходимые расчеты, определяя стадию заболевания и предупреждая врачей о возможных проблемах.

При тестировании на данных 451 пациента алгоритм продемонстрировал высокую точность: он правильно диагностировал заболевание почек у 95% пациентов, у которых диагноз был подтвержден двумя опытными нефрологами, и правильно исключил заболевание почек у 97% здоровых контрольных пациентов. Алгоритм может быть использован в различных системах электронных медицинских карт, включая те, которые обслуживают миллионы пациентов, и его легко интегрировать в систему поддержки принятия клинических решений.