根據一項山間醫療中心的最新研究，如果醫生使用他們可以獲得的所有數據去預測腎移植病人移植失敗的可能性，那么這些病人存活的幾率更將高。盡管國家數據庫包含大量腎移植的數據，但是目前為止仍然缺少可以準確預測病人移植物失效或者病人死亡時間的模型，因為這些模型都沒有考慮病人腎移植后的費用數據。
這項最新發表在《American Journal of Transplantation》上的研究強調醫生應該使用來自國家數據庫及病人病例上的縱向數據去預測腎移植結果并為病人提供個性化護理。
“如果我們可以向我們的數據庫中增加綜合的、移植后的病人數據，我們的預測模型可能更準確地預測出哪些病人可能在腎移植后失敗或者死亡。”來自鹽城山間醫療中心的腎移植和胰腺移植科主任Titte R. Srinivas博士說道：“考慮到電子病歷中有大量數據，我認為我們可以改善預測模型不準確的這個現狀。”
此前的預測模型準確率達60%，但據Srinivas博士所說，如果綜合利用實驗記錄、腎功能、生命特征及排異病理等信息，預測的準確率可以提高到85%。
通過利用南卡羅來納醫科大學2007年1月到2015年6月的病例及腎移植受體的數據，研究人員共開發了四種預測模型。這些數據將模型預測病人腎移植1年后失敗的準確率提高了16%，預測病人腎移植3年后死亡或者失敗的準確率也有所提高。
“我們下一步的計劃是與臨床醫生一起共享這些模型，通過這些預測模型讓醫生對病人可能發生的狀況提前采取預防措施。”Srinivas博士說道：“通過使用這些數據及模型，醫生采取的個性化護理措施將顯著改善病人的預后。”
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