Štúdia sa zamerala na predpovedanie rizika hernie u pacientov s peritoneálnou dialýzou (PD) pomocou modelov strojového učenia a analýzy interpretovateľnosti SHAP. Zahrnula 1144 pacientov s PD z rokov 2010–2024, rozdelených na tréningovú kohortu (n=800) a externú validáciu (n=344). Vyvinuli deväť modelov ML, pričom najlepší bol Random Forest (RF) s tréningovou AUC 97,99 % a validačnou AUC 93,66 %. RF identifikoval deväť hlavných rizikových faktorov: obvod brucha, fajčenie, anamnéza fajčenia, anamnéza CHOCHP a modalita CAPD. Analýza SHAP vysvetlila nelineárne účinky týchto faktorov. Vyvinuli online nástroj na R Shiny, ktorý umožňuje výpočet rizika v reálnom čase, stratifikáciu rizika a personalizované odporúčania. RF model dosahuje vysokú presnosť a interpretovateľnosť, čím uľahčuje včasnú intervenciu a zlepšenie prognózy pacientov.