Artificial Intelligence for predicting heart failure in chronic kidney disease : analysis of a 5000-patient cohort
Ibeas, Jose (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Suppi Boldrito, Remo (Universitat Autònoma de Barcelona)
Caravaca Rodríguez, Miriam (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Comas Morte, Jordi (Organització Catalana de Trasplantaments)
Martinez, Elisenda (Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya)
Salas, Tomas (Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya)
Carles, Miriam (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Soto, Andres (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))
Galles, Oscar (Parc Taulí Hospital Universitari. Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT))

Data:	2024
Resum:	Chronic kidney disease (CKD) and heart failure share a complex, bidirectional interaction, and are therefore an area of crucial interest in nephrology due to their prevalence and effect on mortality. It is basic to identify the risk of heart failure in patients with CKD as soon as possible to improve treatment outcomes and complications. It is important to note that while there is wide experience in prediction of heart failure, the use of models based on artificial intelligence is practically non-existent with this objective in mind. Based on the experience of our group in the prediction of mortality in patients with CKD and in CKD progression with machine learning algorithms,this study aims to predict the onset of heart failure in CKD patients. This study addresses this issue using machine learning techniques to offer new opportunities for accurate prediction of cardiac disease. This approach facilitates the individualization of risk assessment and allows the implementation of early and personalized interventions that can significantly influence the management of both diseases.
Drets:	Aquest material està protegit per drets d'autor i/o drets afins. Podeu utilitzar aquest material en funció del que permet la legislació de drets d'autor i drets afins d'aplicació al vostre cas. Per a d'altres usos heu d'obtenir permís del(s) titular(s) de drets.
Llengua:	Anglès
Document:	Article ; recerca ; Versió sotmesa a revisió
Matèria:	Hypertension ; Pharmacotherapy ; Artificial intelligence ; Heart diseases ; Kidney failure ; Chronic ; Heart failure ; Hemoglobin ; Area under curve ; Follow-up ; Lymphocytes ; Nephrology ; Mental recall ; Renal replacement therapy ; Risk assessment ; Roc curve ; Waiting lists ; Diagnosis ; Kidney ; Mortality ; Gender ; Transplantation ; Treatment outcome ; International classification of diseases ; Performance measures ; Missing ; Datadatasets ; Machine learning ; Area under the roc curve
Publicat a:	Nephrology Dialysis Transplantation, Vol. 39, Suppl. 1 (May 2024) , art. gfae06906722277, ISSN 1460-2385

DOI: 10.1093/ndt/gfae069.672

Preprint 8 p, 724.2 KB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Documents dels grups de recerca de la UAB > Centres i grups de recerca (producció científica) > Ciències de la salut i biociències > Institut d’Investigació i Innovació Parc Taulí (I3PT)
Articles > Articles de recerca
Articles > Articles publicats