Klinische Pädiatrie: Offener Zugang
Offener Zugang

Abstrakt

Vorhersage von Nierenschäden bei Kindern mit Purpura Schönlein-Henoch auf Basis maschinellen Lernens

Jinjuan Wang, Juanjuan Diao, Yueli Pan*

Purpura Schönlein-Henoch (HSP) ist eine der häufigsten systemischen Vaskulitis bei Kindern. Wenn die HSP die Nieren befällt und unterschiedlich schwere Nierenschäden wie Hämaturie und Proteinurie verursacht, spricht man von Purpura Schönlein-Henoch (HSPN). HSPN ist die häufigste sekundäre glomeruläre Erkrankung bei Kindern. Eine frühe und genaue Diagnose von HSPN ist für die Patientenprognose und die individuelle Behandlung sehr wichtig. Die Nierenbiopsie ist der Goldstandard für die Diagnose von HSPN. Aufgrund ihres invasiven Charakters ist sie für Eltern und Kinder jedoch schwer zu akzeptieren. Infolgedessen weisen einige Patienten zum Zeitpunkt der Diagnose äußerst schwere Nierenläsionen auf. Viele Forscher untersuchen derzeit, ob sich einfache klinische Daten zur Vorhersage von HSP-Nierenschäden nutzen lassen, um Klinikern zu helfen, HSPN frühzeitig und effizient zu diagnostizieren, um das Auftreten von HSPN zu verhindern oder ihren Schweregrad zu verringern. Derzeit ist die Forschung zu maschinellem Lernen bei der klinischen Krankheitsvorhersage relativ weit verbreitet. Wir werden die Anwendung des maschinellen Lernens in der HSPN von Kindern überprüfen.