機械学習がインプラントによる再建の合併症を予測

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Elana Gotkine HealthDay レポーター

2023 年 11 月 29 日水曜日 -- Plastic and Reconstructive Surgery 誌 11 月号に掲載された研究結果によると、機械学習 (ML) アルゴリズムは、インプラントベース再建 (IBR) 後の人工器官周囲の感染と外植を正確に予測できます。

ヒューストンのテキサス大学 MD アンダーソンがんセンターのアッバス M. ハッサン医師らは、ML の使用を開発、検証、評価するために、2018 年 1 月から 2019 年 12 月までに IBR を受けた患者の包括的なレビューを実施しました。すぐに利用できる周術期の臨床データを使用して IBR 合併症を予測するアルゴリズム。 9 つの教師あり ML アルゴリズムが開発されました。患者データはトレーニング セットとテスト セットに分類されました (それぞれ 80 パーセントと 20 パーセント)。

データには、平均 16.1 か月間追跡調査された 481 人の患者が含まれています。研究者らは、再建のうち113件（16.3％）でプロテーゼ周囲の感染が生じ、82件（11.8％）で外植が必要であることを発見した。 ML によるプロテーゼ周囲の感染と外植の予測では、良好な識別性能が見られました (受信者動作特性曲線の下の面積、それぞれ 0.73 と 0.78)。プロテーゼ周囲の感染と外植の有意な予測因子がそれぞれ 9 つと 12 つ特定されました。

「私たちの研究は、IBR の合併症を予測する際の人工知能の実現可能性、有効性、および適用可能性の証拠を提供し、データに基づいた患者固有のリスク評価を提供するために、IBR を受ける患者の周術期評価に ML を組み込むことを奨励するはずです」個別の患者カウンセリング、共有された意思決定、術前の最適化を支援するためです」と著者は書いています。

要約/全文

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出典: HealthDay

投稿しました : 2023-11-30 08:33

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