Título

Machine Learning Aplicado à Nefrologia. O que já está em uso?

Introdução

Machine Learning significa a elaboração de algoritmos que respondam e se adaptem automaticamente aos dados sem a necessidade de intervenção humana contínua. Por meio das técnicas de aprendizado de máquina, computadores são programados para aprender com experiências passadas. Apesar de promissor não está claro como esta tecnologia pode ajudar na prática do transplante renal. Pretendemos responder a seguinte questão clínica: Quanto tempo é a espera para transplante renal com doador falecido?

Material e Método

Detalhamento de um modelo preditivo e descrição do desenvolvimento de um aplicativo visando criar uma ponte entre teoria e prática. Para criação do modelo utilizamos dados Secretaria de Saúde de São Paulo dos últimos 17 anos (2000-2017, n=48.153) separando os dados em treino e teste (validação interna). Para a construção do modelo foi utilizado regressão de Cox com regularização. Para o desenvolvimento do aplicativo foi utilizado programação em R e deployment pelo programa shiny.

Resultados

O modelo final utilizou variáveis disponíveis no momento da inscrição em lista (idade, tempo em diálise, grupo sanguíneo, regional de inscrição, painel classe I, HLA A, B e DR). Este modelo obteve uma concordância de 0.70 (c-index) sendo considerado um excelente valor de concordância para validação interna. Foi criado um aplicativo visando o cálculo da probabilidade de transplante. Este aplicativo fica hospedado na web permitindo o acesso via dispositivos móveis. Desta forma, pode-se, com base em informações disponíveis no momento da inscrição estimar em qualquer período o tempo de espera (por exemplo 24, 36, 48 meses).

Discussão e Conclusões

: Usando técnicas de machine learning fomos capazes de desenvolver um modelo preditivo útil para prever o tempo de espera em lista. Esta informação é importante para o paciente e para o médico que pode ajustar sua programação frente a esta estimativa. O aplicativo fez a ponte entre a teoria e prática mostrando que o machine learning já se encontra em uso no transplante. Disponibilizamos o link para o aplicativo: https://transplantmodels.shinyapps.io/time_list_in_tx/

Palavras Chave

machine learning; transplante renal; doador falecido; lista de espera

Área

Transplante

Instituições

HC UNESP - Botucatu - São Paulo - Brasil

Autores

Juliana Feiman Sapiertein Silva, Pedro Guilherme C Hannun, Pedro Henrique D.V Affonso, Pedro Ramos Florindo, Durval Matheus Maurino, Arthur Cesar Santos Minato, Hong Si Nga, Luis Gustavo Modelli de Andrade