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Introducción: La anemia secundaria a la insuficiencia renal crónica es una situación clínica habitual en pacientes que reciben hemodiálisis periódicamente, siendo la administración externa de eritropoyetina (EPO) el tratamiento de elección. El elevado precio del medicamento y la falta de métodos objetivos de ajuste de dosis justifican la importancia del presente trabajo, que consiste en la individualización posológica de EPO que reciben este pacientes, estableciéndose la dosis más idónea en cada caso en base al modelo desarrollado.
Los modelos predictores están basados en modelos no lineales de regresión, como son las redes neuronales artificiales. Las variables discriminantes son: edad, peso, dosis de EPO, número de administraciones, isoforma de EPO (alfa o beta), ferritina, nivel de hemoglobina y dosis de hierro intravenoso. Se realizan pruebas mensualmente, y se utilizan los datos de dos meses como entradas, prediciéndose el nivel de hemoglobina para el siguiente mes. La población utilizada para obtener los modelos está formada por 77 pacientes (un total de 495 patrones), utilizándose 33 más para su validación (174 patrones).
El RMSE cometido en la predicción de hemoglobina es de 0.2 g/dl, tanto para el conjunto de entrenamiento como para el conjunto de validación. El porcentaje de predicciones con un error menor de 0.5 g/dl es superior al 97 % también en ambos conjuntos.
Se han desarrollado modelos precisos para la individualización posológica de EPO. Se ha implementado una aplicación informática de uso sencillo como herramienta de ayuda a la decisión. |
