Pembelajaran Mesin Memprediksi Komplikasi Rekonstruksi Berbasis Implan

Ikuti Drugslib di

Ditinjau secara medis oleh Drugs.com.

Oleh Elana Gotkine HealthDay Reporter

Rabu, 29 November 2023 -- Algoritme pembelajaran mesin (ML) dapat secara akurat memprediksi infeksi periprostetik dan eksplanasi setelah rekonstruksi berbasis implan (IBR), menurut sebuah penelitian yang diterbitkan dalam Bedah Plastik dan Rekonstruksi edisi November.

Abbas M. Hassan, M.D., dari The University of Texas MD Anderson Cancer Center di Houston, dan rekannya melakukan tinjauan komprehensif terhadap pasien yang menjalani IBR dari Januari 2018 hingga Desember 2019 untuk mengembangkan, memvalidasi, dan menilai penggunaan ML algoritma untuk memprediksi komplikasi IBR menggunakan data klinis perioperatif yang tersedia. Sembilan algoritma ML yang diawasi dikembangkan; data pasien diklasifikasikan ke dalam set pelatihan dan pengujian (masing-masing 80 dan 20 persen).

Data dimasukkan untuk 481 pasien yang diikuti selama rata-rata 16,1 bulan. Para peneliti menemukan bahwa 113 rekonstruksi (16,3 persen) mengakibatkan infeksi periprostetik, dan diperlukan penjelasan pada 82 rekonstruksi (11,8 persen). Kinerja diskriminatif yang baik terlihat dalam memprediksi infeksi periprostetik dan eksplanasi dengan ML (area di bawah kurva karakteristik operasi penerima, masing-masing 0,73 dan 0,78); masing-masing sembilan dan 12 prediktor signifikan dari infeksi periprostetik dan eksplanasi.

"Studi kami memberikan bukti kelayakan, efektivitas, dan penerapan kecerdasan buatan dalam memprediksi komplikasi IBR dan harus mendorong penggabungan ML dalam penilaian perioperatif pasien yang menjalani IBR untuk memberikan penilaian risiko spesifik pasien berdasarkan data untuk membantu konseling pasien secara individual, pengambilan keputusan bersama, dan optimalisasi prabedah," tulis para penulis.

Abstrak/Teks Lengkap

Penafian: Data statistik dalam artikel medis memberikan tren umum dan tidak berkaitan dengan individu. Faktor individu bisa sangat bervariasi. Selalu mencari saran medis yang dipersonalisasi untuk keputusan perawatan kesehatan individu.

Sumber: Hari Kesehatan

Diposting : 2023-11-30 08:33

Baca selengkapnya

Penafian

Segala upaya telah dilakukan untuk memastikan bahwa informasi yang diberikan oleh Drugslib.com akurat, terkini -tanggal, dan lengkap, namun tidak ada jaminan mengenai hal tersebut. Informasi obat yang terkandung di sini mungkin sensitif terhadap waktu. Informasi Drugslib.com telah dikumpulkan untuk digunakan oleh praktisi kesehatan dan konsumen di Amerika Serikat dan oleh karena itu Drugslib.com tidak menjamin bahwa penggunaan di luar Amerika Serikat adalah tepat, kecuali dinyatakan sebaliknya. Informasi obat Drugslib.com tidak mendukung obat, mendiagnosis pasien, atau merekomendasikan terapi. Informasi obat Drugslib.com adalah sumber informasi yang dirancang untuk membantu praktisi layanan kesehatan berlisensi dalam merawat pasien mereka dan/atau untuk melayani konsumen yang memandang layanan ini sebagai pelengkap, dan bukan pengganti, keahlian, keterampilan, pengetahuan, dan penilaian layanan kesehatan. praktisi.

Tidak adanya peringatan untuk suatu obat atau kombinasi obat sama sekali tidak boleh ditafsirkan sebagai indikasi bahwa obat atau kombinasi obat tersebut aman, efektif, atau sesuai untuk pasien tertentu. Drugslib.com tidak bertanggung jawab atas segala aspek layanan kesehatan yang diberikan dengan bantuan informasi yang disediakan Drugslib.com. Informasi yang terkandung di sini tidak dimaksudkan untuk mencakup semua kemungkinan penggunaan, petunjuk, tindakan pencegahan, peringatan, interaksi obat, reaksi alergi, atau efek samping. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang obat yang Anda konsumsi, tanyakan kepada dokter, perawat, atau apoteker Anda.

Kata Kunci Populer