外媒 | 人工智能系统预测术后并发症-普瑞纯证

最近发表在JAMA Network Open上的一项研究发现，一种名为MySurgeryRisk的人工智能系统利用电子病历数据和输入特征成功预测了术后并发症。预测术后并发症对于在手术过程中进行临床决策非常有价值。这些预测可以帮助医生确定特定手术、策略和术后资源利用的有效性。研究人员认为，基于人工智能的预测分析可以成功利用电子病历数据来预测术后并发症，并且自动输出可以直接传递到外科医生的移动设备中，将预测结果整合到外科医生的工作流程中。因此，这项研究的重点是确定MySurgeryRisk这种人工智能系统在开发阶段是否能够成功执行，并且在验证阶段是否保持稳定。研究人员还旨在确定该系统是否能够向外科医生的移动设备提供预测输出。研究人员指出，他们使用电子病历数据构建和验证了广义加性模型和随机森林模型的算法。该研究包括58,236名患者，他们进行了74,417次重大住院手术。在这个群体中，平均年龄为57岁，50.2%为男性。所有入院时间均在2014年6月1日至2020年9月20日之间。开发阶段包括2014年6月1日至2018年11月27日之间进行的52,117次住院手术的数据。验证阶段包括2018年11月28日至2020年9月20日之间收集的22,300次住院手术的数据。验证队列中有19,132名患者，平均年龄为58岁。其中大约一半（50.6%）为男性，14.5%为黑人，77.2%为白人，6.5%为其他种族，如美洲印第安人或阿拉斯加原住民、亚洲人、夏威夷或太平洋岛屿原住民或多种族。此外，5.1%为西班牙裔，92.3%为非西班牙裔。研究人员发现，模型的性能显著取决于输入特征的数量，输入特征越多，结果越稳定。使用55、101和135个输入特征开发了三个广义加性和随机森林模型。总体而言，随机森林模型优于广义加性模型。此外，使用135个输入训练的随机森林模型表现最佳。

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