MELD-Plus

يُعدّ MELD-Plus مقياسًا لتقييم شدة أمراض الكبد المزمنة ، وقد طُوّر بالتعاون بين مستشفى ماساتشوستس العام وشركة IBM . ^{[ 1 ]} يتضمن هذا المقياس تسعة متغيرات تُعتبر مؤشرات فعّالة للتنبؤ بمعدل الوفيات خلال 90 يومًا بعد الخروج من المستشفى إثر دخول المريض بسبب تليف الكبد. تشمل هذه المتغيرات جميع مكونات نموذج تقييم أمراض الكبد في مراحلها النهائية (MELD)، بالإضافة إلى الصوديوم، والألبومين، والكوليسترول الكلي ، وعدد خلايا الدم البيضاء، والعمر، ومدة الإقامة في المستشفى.

نظرًا لأن مستوى الكوليسترول الكلي ومدة الإقامة في المستشفى ليسا عاملين موحدين عادةً بين المستشفيات المختلفة، وقد يختلفان بين الدول، فقد تم تقييم نموذج إضافي يتضمن سبعة متغيرات فقط من أصل تسعة. وقد حقق هذا النموذج أداءً قريبًا من أداء استخدام جميع المتغيرات التسعة، وأسفر عن الارتباطات التالية بزيادة معدل الوفيات: نسبة INR ، والكرياتينين ، والبيليروبين الكلي ، والصوديوم ، وعدد خلايا الدم البيضاء ، والألبومين ، والعمر.

استند تطوير برنامج MELD-Plus إلى استخدام منهجية غير متحيزة لاكتشاف المؤشرات الحيوية. في هذه المنهجية، تقوم خوارزمية تعلم آلي لاختيار الميزات بتحليل مجموعة كبيرة من السجلات الصحية وتحديد مجموعة صغيرة من المتغيرات التي يمكن أن تكون بمثابة أكثر المؤشرات فعالية للتنبؤ بنتيجة طبية معينة. ومن الأمثلة البارزة على أساليب اختيار الميزات طريقة لاسو (أقل انكماش مطلق ومعامل اختيار). ^{[ 2 ]}

تتوفر آلة حاسبة قادرة على مقارنة MELD و MELD-Na و MELD-Plus. ^{[ 3 ]}

تتوفر حاسبات قادرة على حساب مؤشر MELD ومؤشر MELD-Na. ^{[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]}

جونسون إتش آر. تطوير مقياس جديد: كيف يُحسّن التعلم الآلي من التنبؤ بالمخاطر. ^{[ 8 ]}

قام باحثون من جامعة هارفارد بتطوير نموذج تنبؤي لنتائج تليف الكبد . ^{[ 9 ]}

Goedert J. IBM تستخدم التعلم الآلي للتنبؤ بمعدلات الوفيات الناجمة عن تليف الكبد. ^{[ 10 ]}

قام كوهين جيه كيه، باحثو جامعة هارفارد وشركة آي بي إم، بتطوير نموذج تنبؤي لنتائج تليف الكبد. ^{[ 11 ]}

مستشفى ماساتشوستس العام (لمحة عن العلوم). ^{[ 12 ]}

نُشرت دعوة لإجراء مزيد من التحقق من صحة MELD-Plus في نوفمبر 2019 في المجلة الأوروبية لأمراض الجهاز الهضمي والكبد . ^{[ 13 ]}

أظهرت دراسة عُرضت في يونيو 2019 في مجلة Semana Digestiva ^{[ 14 ]} (فيلامورا، البرتغال) أن مؤشر MELD-Plus كان متفوقًا في تقييم معدل الوفيات عند 180 يومًا مقارنةً بمؤشرات أخرى متعلقة بالكبد في مجموعة من المرضى الذين تم إدخالهم إلى المستشفى بسبب اعتلال الدماغ الكبدي . ^{[ 15 ]}

أشارت دراسة نُشرت في أبريل 2018 في مجلة الجراحة وأمراض الجهاز الهضمي والأورام إلى زيادة دقة استخدام MELD-Plus مقارنة بـ MELD في التنبؤ بإصابة الكلى الحادة المبكرة بعد زراعة الكبد . ^{[ 16 ]}

تم التحقق من صحة MELD-Plus باستخدام Explorys. ^{[ 17 ]}

تم اقتراح نظام MELD-Plus باعتباره مفيدًا للمرضى ذوي درجات MELD-Na المنخفضة. ^{[ 18 ]}

تم إدخال نظام MELD 3.0 في عام 2021. ^{[ 19 ] [ 20 ]} وتقترح مقارنة بين MELD 3.0 وMELD-Plus وأنظمة تقييم المخاطر الأخرى في الكبد مناهج لتخصيص الكبد بشكل أمثل. ^{[ 21 ]}

اقترحت الشبكة المتحدة لتبادل الأعضاء أن مؤشر MELD-Na (وهو امتداد لمؤشر MELD) قد يُحسّن تصنيف المرشحين بناءً على خطر الوفاة قبل عملية الزرع، ومن المتوقع أن يُنقذ ما بين 50 و60 حياة سنويًا. ^{[ 22 ]} علاوة على ذلك، قدّرت دراسة نُشرت في مجلة نيو إنجلاند الطبية عام 2008 أن استخدام مؤشر MELD-Na بدلًا من مؤشر MELD سيُنقذ 90 حياة خلال الفترة من 2005 إلى 2006. ^{[ 23 ]} وفي مقال رأي نُشر في يونيو 2018، أشار أوري كارتون، أحد مُبتكري مؤشر MELD-Plus، إلى أن "مؤشر MELD-Plus، إذا ما تم دمجه في أنظمة المستشفيات، يُمكن أن يُنقذ حياة مئات المرضى سنويًا في الولايات المتحدة وحدها." ^{[ 24 ]}

نُشرت مراجعة تحدد بدائل لـ MELD، بما في ذلك MELD-Na و MELD-sarcopenia و UKELD و D-MELD و iMELD و MELD-Plus، في يونيو 2019 في مجلة Seminars in Liver Disease. ^{[ 25 ]}

يُعد مؤشر التنبؤ الأمثل بالوفيات (OPOM) أداة أخرى تم اقتراحها كبديل لنموذج مرض الكبد في مراحله النهائية . ^{[ 26 ] [ 27 ]}

أبرزت مراجعة نُشرت في مجلة "زرع الأعضاء" في فبراير 2020 أهمية دمج تقنيات التعلّم الآلي في أدوات التنبؤ المتعلقة بالكبد، لا سيما في ضوء دقة مؤشر MELD-Na المحدودة عند تطبيقه على المرضى ذوي الدرجات المنخفضة. ^{[ 28 ]} كما نشرت المجلة مراسلة تؤكد هذه النقطة. ^{[ 18 ]}

كتب تشين وآش (2017): "مع وصول التعلم الآلي إلى ذروة التوقعات المبالغ فيها، يمكننا تخفيف حدة أي انهيار لاحق إلى "قاع خيبة الأمل" من خلال تعزيز فهم أعمق لقدرات هذه التقنية وحدودها." ومع ذلك، أضاف المؤلفان: "على الرغم من أن الخوارزميات التنبؤية لا يمكنها القضاء على عدم اليقين الطبي، إلا أنها تُحسّن بالفعل من تخصيص موارد الرعاية الصحية الشحيحة، مما يساعد على تجنب دخول المرضى المصابين بالانسداد الرئوي منخفض الخطورة (PESI) إلى المستشفى، ويُعطي الأولوية العادلة للمرضى لزراعة الكبد باستخدام مؤشر MELD." ^{[ 29 ]}

يتوفر نموذج برمجي لحساب MELD-Plus على GitHub . ^{[ 30 ]}