A IA do Ensemble detecta DRC com sensibilidade de 91% em diabéticos e 92,5% em não diabéticos

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Modelo de conjunto baseado em IA aprimora a detecção precoce da doença renal crônica em pacientes diabéticos e não diabéticos na América Latina

Novos modelos de aprendizado de máquina, utilizando dados clínicos simples e prontamente disponíveis, alcançam até 91% de sensibilidade na identificação de pacientes com doença renal crônica de alto risco – com abordagens distintas para diabéticos e não diabéticos em uma grande coorte multicêntrica latino-americana.

Introdução: O Desafio da Detecção da Doença Renal Crônica

A doença renal crônica (DRC) afeta silenciosamente mais de 10% dos adultos em todo o mundo, frequentemente progredindo despercebida até atingir estágios avançados. Esse diagnóstico tardio contribui para alta morbidade e mortalidade, particularmente em regiões com acesso limitado a exames laboratoriais abrangentes. A identificação precoce da DRC é fundamental para retardar a progressão e reduzir as complicações, mas o rastreamento tradicional depende fortemente de exames laboratoriais especializados, como a taxa de filtração glomerular estimada (TFGe) e a análise de urina, que podem não estar consistentemente disponíveis em ambientes com poucos recursos.

Avanços recentes em aprendizado de máquina (ML) oferecem ferramentas promissoras para identificar pacientes em risco de DRC por meio da análise de diversos dados clínicos. No entanto, os algoritmos atuais frequentemente dependem de dados laboratoriais extensos que podem ser caros ou incompletos em muitos ambientes de saúde, especialmente na América Latina. Além disso, modelos anteriores frequentemente se concentram apenas em populações diabéticas, limitando sua aplicabilidade mais ampla.

Nesse contexto, pesquisadores desenvolveram uma abordagem de ML de conjunto, adaptada tanto para pacientes diabéticos (DM2) quanto não diabéticos (DM2), utilizando parâmetros clínicos simples coletados rotineiramente no ponto de atendimento. Seus modelos alcançaram métricas de sensibilidade robustas, marcando um passo significativo em direção ao rastreamento escalável da DRC em cenários com recursos limitados.

Parceria e Contexto do Estudo

Este estudo foi um esforço colaborativo entre a Arkangel AI, a AstraZeneca Colômbia e a Universidade de Caldas, abrangendo instituições de saúde da região caribenha da Colômbia e do Peru. O cenário latino-americano é excepcionalmente importante, dada a alta incidência da DRC, aliada à infraestrutura laboratorial limitada, tornando cruciais ferramentas de rastreamento custo-efetivas e de fácil implementação.

A população de pacientes representou uma coorte grande e diversificada, incluindo indivíduos diabéticos e não diabéticos, permitindo o desenvolvimento de modelos diferenciados e específicos para cada população. Ao considerar esse contexto regional e a heterogeneidade dos pacientes, o estudo aborda uma clara lacuna nas ferramentas de identificação de risco de DRC aplicáveis a ambientes de saúde reais da América Latina.

Desenho e Metodologia do Estudo

Os pesquisadores analisaram retrospectivamente prontuários clínicos de três bancos de dados coletados entre anos recentes, mas não detalhados, abrangendo 19.194 pacientes diabéticos e 169.842 não diabéticos. Pacientes sem data de diagnóstico de diabetes ou marcadores de função renal relevantes (creatinina, TFGe) foram excluídos. O risco de DRC foi definido por TFGe < 60 mL/min/1,73 m² ou diagnóstico oficial prévio de DRC.

Os recursos de entrada incluíram variáveis clínicas simples, como idade, sexo, índice de massa corporal (IMC), estado de hipertensão e duração do diabetes para diabéticos, excluindo deliberadamente exames laboratoriais complexos para maximizar a acessibilidade.

Uma plataforma web de IA chamada Arkangel AI foi utilizada para treinar, testar e comparar vários algoritmos de ML, incluindo classificadores Random Forest e redes neurais profundas. Os modelos com melhor desempenho para cada subgrupo foram combinados em modelos de conjunto — médias ponderadas dos resultados do modelo — para aprimorar a sensibilidade preditiva.

A equipe também aplicou a análise SHAP (explicações aditivas de Shapley) para interpretar a importância das características e garantir que as decisões do modelo estivessem alinhadas com o conhecimento clínico, confirmando que idade, hipertensão e sexo influenciaram em não diabéticos, enquanto idade, IMC e duração do diabetes dominaram as previsões para diabéticos.

Principais Resultados

• Para pacientes diabéticos (DM2):
  • O modelo de conjunto (floresta aleatória + rede neural com ponderação 2:1) atingiu 91% de sensibilidade (vs. 81,5% e 97,5% individualmente para os modelos constituintes)
  • A especificidade diminuiu para 39%, eliminando alguns falsos positivos para priorizar a identificação de casos reais de DRC
  • Área sob a curva ROC (AUC) foi de 0,65, refletindo uma discriminação razoável.
  • A precisão foi de 69%, com um escore F1 de 0,77, equilibrando sensibilidade e precisão.
• Para pacientes não diabéticos (NT2D):
  • A rede neural profunda sozinha produziu sensibilidade moderada de 92,5%.
  • A alta especificidade de 97,2% e a AUC muito forte de 0,95 indicaram excelente desempenho.
  • A precisão e a exatidão foram igualmente robustas, com 93% e 96%, respectivamente.

Esses resultados ressaltam a vantagem da abordagem de conjunto em pacientes diabéticos, aumentando substancialmente a sensibilidade, o que é fundamental para fins de triagem. Enquanto isso, a rede neural para não diabéticos ofereceu uma classificação altamente equilibrada e precisa.

Interpretação e Implicações Clínicas

Este estudo apresenta ferramentas práticas e de baixo custo de aprendizado de máquina (ML) que identificam de forma confiável indivíduos com alto risco de DRC em grupos diabéticos e não diabéticos, utilizando características clínicas coletadas rotineiramente. Priorizar a sensibilidade é apropriado para contextos de triagem onde a ausência de casos precoces de DRC pode levar a atrasos no tratamento e desfechos piores.

Para os médicos, esses algoritmos oferecem uma abordagem interpretável e baseada em dados para sinalizar pacientes que precisam de testes confirmatórios adicionais e intervenção precoce, sem depender de painéis laboratoriais extensos. Os sistemas de saúde na América Latina e em outros locais com recursos limitados podem se beneficiar da implantação desses modelos para otimizar os fluxos de trabalho de triagem de DRC, potencialmente reduzindo a carga da doença e os custos.

No entanto, existem algumas desvantagens, particularmente a especificidade reduzida no modelo de conjunto de pacientes diabéticos, o que pode levar a mais falsos positivos. Trabalhos futuros devem explorar a calibração com base na prevalência populacional de DRC e a integração com variáveis clínicas adicionais para aumentar a precisão.

Considerações sobre Implantação e Escalabilidade

Os modelos de IA foram desenvolvidos e testados usando o Arkangel AI, um aplicativo web que facilita o treinamento de modelos e a geração de resultados, posicionando este trabalho bem para integração em fluxos de trabalho de prontuários eletrônicos. Como os modelos se baseiam apenas em dados demográficos e clínicos simples, eles contornam as barreiras impostas por exames laboratoriais caros ou inexistentes, permitindo a implantação escalável em diversos ambientes hospitalares ou de atenção primária.

Os desafios para a implementação podem incluir o engajamento dos médicos, a variabilidade da qualidade dos dados e a garantia da adaptação local a diferentes padrões epidemiológicos fora do Caribe e do Peru. No entanto, a flexibilidade do modelo para ponderar dados diabéticos e não diabéticos separadamente destaca sua adaptabilidade.

Essa abordagem também pode ser adaptada para o rastreamento de outras condições crônicas que compartilham fatores de risco ou características clínicas, ampliando sua utilidade na gestão da saúde da população.

Conclusão e Direções Futuras

Este estudo multicêntrico latino-americano demonstra que modelos de aprendizado de máquina de conjunto, treinados com dados clínicos prontamente disponíveis, podem identificar efetivamente pacientes com alto risco de DRC, melhorando particularmente a sensibilidade em diabéticos, mantendo um forte desempenho geral em não diabéticos. Ele fornece um roteiro promissor para o rastreamento acessível e escalável da DRC em sistemas de saúde com recursos limitados.

As etapas futuras devem incluir validação prospectiva em ambientes clínicos, otimização das taxas de falsos positivos e expansão para outras regiões e comorbidades. A integração de ferramentas de IA transparentes e interpretáveis como essas pode capacitar médicos e sistemas de saúde a abordar a epidemia global de DRC de forma mais proativa.

Referência: Martinez J, Perez A, Zea J, Llano I, Castaño-Villegas N, Caro D, Arango JJ. Desenvolvimento de um algoritmo de aprendizado conjunto para detectar pacientes com alto risco de doença renal crônica usando recursos clínicos prontamente disponíveis. (2024)