Maschinelles Lernen sagt Komplikationen bei der implantatbasierten Rekonstruktion voraus

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Von Drugs.com medizinisch überprüft.

Von Elana Gotkine HealthDay Reporter

MITTWOCH, 29. November 2023 – Laut einer in der Novemberausgabe von Plastic and Reconstructive Surgery veröffentlichten Studie können Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) periprothetische Infektionen und Explantationen nach einer implantatbasierten Rekonstruktion (IBR) genau vorhersagen.

Abbas M. Hassan, M.D., vom MD Anderson Cancer Center der University of Texas in Houston, und Kollegen führten eine umfassende Untersuchung von Patienten durch, die sich von Januar 2018 bis Dezember 2019 einer IBR unterzogen, um den Einsatz von ML zu entwickeln, zu validieren und zu bewerten Algorithmen zur Vorhersage von IBR-Komplikationen anhand leicht verfügbarer perioperativer klinischer Daten. Es wurden neun überwachte ML-Algorithmen entwickelt; Patientendaten wurden in Trainings- und Testsätze eingeteilt (80 bzw. 20 Prozent).

Es wurden Daten von 481 Patienten einbezogen, die durchschnittlich 16,1 Monate lang beobachtet wurden. Die Forscher fanden heraus, dass 113 der Rekonstruktionen (16,3 Prozent) zu einer periprothetischen Infektion führten und bei 82 (11,8 Prozent) eine Explantation erforderlich war. Bei der Vorhersage einer periprothetischen Infektion und Explantation mit ML wurde eine gute Unterscheidungsleistung festgestellt (Fläche unter der Receiver-Operating-Characteristic-Kurve, 0,73 bzw. 0,78); Es wurden neun bzw. zwölf signifikante Prädiktoren für eine periprothetische Infektion bzw. Explantation identifiziert.

„Unsere Studie liefert den Beweis für die Machbarkeit, Wirksamkeit und Anwendbarkeit künstlicher Intelligenz bei der Vorhersage von Komplikationen bei IBR und sollte die Einbeziehung von ML in die perioperative Beurteilung von Patienten, die sich einer IBR unterziehen, fördern, um eine datengesteuerte, patientenspezifische Risikobewertung zu ermöglichen.“ um die individuelle Patientenberatung, die gemeinsame Entscheidungsfindung und die präoperative Optimierung zu unterstützen“, schreiben die Autoren.

Zusammenfassung/Volltext

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Quelle: HealthDay

Gesendet : 2023-11-30 08:33

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