Valor predictivo de la tasa libre de cálculos después de la nefrolitotomía percutánea basado en múltiples modelos de...

Área de la Ciencia:

• Urología
• La informática médica
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• La nefrología percutánea (PCNL) es un procedimiento clave para el tratamiento de los cálculos renales.
• La predicción de la tasa libre de cálculos después de PCNL es crucial para el manejo del paciente y la planificación del tratamiento.
• El aprendizaje automático (ML) ofrece potencial para mejorar la precisión predictiva en procedimientos urológicos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y comparar tres modelos ML (GBDT, RF, XGBoost) para predecir la tasa libre de cálculos después de la PCNL.
• Evaluar el rendimiento predictivo y la utilidad clínica de estos modelos de ML.
• Identificar los factores clínicos clave que influyen en los resultados de la PCNL utilizando métodos de IA explicables.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de 160 pacientes sometidos a PCNL, divididos en grupos de entrenamiento (70%) y pruebas (30%).
• Desarrollo de modelos GBDT, RF y XGBoost utilizando datos clínicos.
• Evaluación del rendimiento del modelo utilizando AUC, precisión, sensibilidad, especificidad, puntuación F1, SHAP y DCA.

Principales resultados:

• La tasa general de ausencia de cálculos fue del 70,6%.
• Los predictores significativos incluyeron el número de piedras, el diámetro, el valor de la TC, el historial quirúrgico anterior, la ubicación y la forma.
• El modelo GBDT exhibió el mejor rendimiento (AUC: 0,836, precisión: 0,854), superando a RF y XGBoost.
• El análisis SHAP destacó el número de piedras y el valor de CT como características predictivas críticas.

Conclusiones:

• Los modelos ML, en particular GBDT, pueden predecir con precisión las tasas libres de piedras después de PCNL.
• El modelo GBDT ayuda a identificar a los pacientes con probabilidades de lograr resultados exitosos en PCNL.
• Estos modelos pueden ayudar a los médicos a tomar decisiones informadas sobre el tratamiento de los cálculos urinarios.