Esta revisão examina o potencial da biblioteca de aprendizado de máquina scikit-learn para prever reações adversas a transfusões. Ele descreve uma estrutura orientada por dados para melhorar a avaliação de riscos, abordar limitações das abordagens convencionais e apoiar o desenvolvimento da medicina de transfusão de precisão.
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Artigo de revisão
Abordagens de Aprendizado de Máquina para Avaliação Precisa de Riscos de Reações Adversas a Transfusão: Uma Revisão Baseada em Scikit
* These authors contributed equally
Neste artigo
Resumo
Resumo
Reações adversas à transfusão (TARs) abrangem efeitos indesejáveis que ocorrem durante ou após a transfusão de sangue, resultantes da administração de sangue, produtos sanguíneos ou materiais associados à transfusão. Essas reações podem causar manifestações clínicas leves a graves, incluindo reações alérgicas, hemólise e lesão pulmonar aguda relacionada a transfusão (TRALI). As abordagens convencionais atuais — como a correspondência de grupos sanguíneos ABO/Rh e protocolos de transfusão massiva — podem melhorar os resultados dos pacientes, mas não abordam fatores complexos específicos do paciente. Consequentemente, desenvolver um modelo dedicado de risco TAR é essencial. Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) podem aproveitar conjuntos de dados clínicos e laboratoriais em grande escala para construir modelos diagnósticos e prognósticos, avançando a medicina personalizada e de precisão. Notavelmente, o algoritmo de ML scikit-learn (SK-learn) ainda não foi aplicado diretamente à avaliação de risco TAR; No entanto, sua eficácia na construção de modelos médicos semelhantes de previsão de risco ganhou reconhecimento significativo. Esta revisão apresenta uma estrutura baseada em ML para prever e prevenir a TAR, com ênfase específica no papel do SK-learn em diversos contextos clínicos. Nossa análise estabelece as bases para o diagnóstico de precisão futuro da TAR e o desenvolvimento de algoritmos SK-learn. Crucialmente, nossa síntese da literatura indica que o sklearn oferece um conjunto de ferramentas versátil e poderoso para essa tarefa; No entanto, sua tradução bem-sucedida para a prática clínica depende da superação de desafios-chave, incluindo a heterogeneidade dos dados multicêntricos e a necessidade de uma interpretabilidade robusta do modelo.
Introdução
A transfusão de sangue é uma intervenção que salva vidas e utilizada em diversos contextos clínicos, incluindo atendimento a traumas, procedimentos cirúrgicos, emergências obstétricas, tratamentos oncológicos e o manejo de distúrbios hematológicoscrônicos 1,2. Apesar dos benefícios terapêuticos significativos, as transfusões podem causar diversos eventos adversos, coletivamente denominados Reações Adversas a Transfusão (TARs)3,4. A RAT representa uma condição multifatorial com manifestações que vão desde reações alérgi....
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Revisão e perspetiva
Visão geral da TAR
Patogênese da RAT
A RAT abrange um espectro diversificado de manifestações clínicas e mecanismos fisiopatológicos (Tabela I). Essas reações são principalmente categorizadas em subtipos imunológico mediado e não imunemediado 7,9,18,19. Reações imunológicas mediadas normalmente envolvem interações antígeno-anticorpo, levando a hemólise ou respostas inflamatórias sistêmicas. Um exemplo representativo é a incompatibilidade ABO,....
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Conclusões
Figura 1: Ilustração das categorias TAR e do modelo atual de avaliação de risco combinadas com estratégias potenciais do SK-learn na avaliação de risco TAR. (A) A RAT pode ser dividida em dois tipos: reações imunizadas e reações não imunes. (B) Modelos atuais de avaliação de risco voltados para a TA.......
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Divulgações
Os autores declaram que não têm interesses concorrentes.
Agradecimentos
Este trabalho foi apoiado pelo Bureau de Ciência e Tecnologia de Luzhou, Nº 2024JYJ034, Título: Efeitos da Irradiação e do Tempo de Armazenamento em Vesículas Extracelulares em Concentrados de Plaquetas.
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Referências
- Tanhehco, Y. C. Red blood cell transfusion. Clin Lab Med. 41 (4), 611-619 (2021).
- Albright, C. M., Spillane, T. E., Hughes, B. L., Rouse, D. J. A regression model for prediction of cesarean-associated blood transfusion. Am J Perinatol. 36 (9), 879-885 (2019).
- Abdallah, R., Ra....
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