급성 신장 손상(AKI) 환자는 만성 신장 질환(CKD)으로 발전할 위험이 높지만, 위험이 가장 높은 환자를 식별하는 것은 어려운 과제입니다. 본 연구에서는 전자의무기록(EHR) 데이터를 사용하여 AKI 환자의 임상 경과를 동적으로 추적하고 AKI에서 CKD로의 진행을 특성화했습니다. 환자 벡터를 클러스터링하여 AKI 이후의 임상 상태를 식별하고, 다중 상태 모델링을 사용하여 상태 간 전이 확률과 CKD로의 진행을 추정했습니다. AKI 하위 집단에서 CKD 위험 요인을 식별하기 위해 생존 분석을 수행했습니다. 입원 시 AKI 환자 20,699명 중 3,491명(17%)이 CKD로 발전했습니다. 15개의 뚜렷한 AKI 이후 상태를 식별했으며, 각 상태는 CKD 발생 확률이 달랐습니다. 대부분의 환자(75%, n=15,607)는 연구 기간 동안 단일 상태에 머물거나 한 번의 전이만 겪었습니다. 기존 및 새로운 CKD 위험 요인이 식별되었으며, 그 영향은 임상 상태에 따라 달랐습니다. 이 연구는 고위험 AKI 환자를 식별하기 위한 데이터 기반 접근 방식을 제시하여 조기 CKD 감지 및 중재를 위한 의사 결정 지원 도구 개발을 지원합니다.
