기계 학습으로 임플란트 기반 재건 합병증 예측

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작성: Elana Gotkine HealthDay Reporter

2023년 11월 29일 수요일 -- Plastic and Reconstructive Surgery 11월호에 발표된 연구에 따르면 머신러닝(ML) 알고리즘이 임플란트 기반 재건(IBR) 후 삽입물 주위 감염 및 적출을 정확하게 예측할 수 있다고 합니다.

휴스턴 소재 텍사스대학교 MD 앤더슨 암센터의 Abbas M. Hassan 박사와 동료들은 ML의 사용을 개발, 검증, 평가하기 위해 2018년 1월부터 2019년 12월까지 IBR을 받은 환자에 대한 종합적인 검토를 실시했습니다. 쉽게 이용 가능한 수술 전후 임상 데이터를 사용하여 IBR 합병증을 예측하는 알고리즘. 9개의 지도 ML 알고리즘이 개발되었습니다. 환자 데이터는 훈련 세트와 테스트 세트로 분류되었습니다(각각 80%와 20%).

평균 16.1개월 동안 추적 관찰된 481명의 환자에 대한 데이터가 포함되었습니다. 연구자들은 재건 중 113건(16.3%)이 삽입물 주위 감염을 초래했으며 82건(11.8%)에서 적출이 필요하다는 사실을 발견했습니다. ML을 이용한 삽입물 주위 감염 및 적출을 예측하는 데 있어 우수한 차별적 성능이 나타났습니다(수신기 작동 특성 곡선 아래 영역, 각각 0.73 및 0.78). 삽입물 주위 감염 및 적출에 대한 중요한 예측인자가 각각 9개 및 12개 확인되었습니다.

"우리의 연구는 IBR 합병증을 예측하는 데 있어 인공 지능의 타당성, 효과, 적용 가능성에 대한 증거를 제공하며 IBR을 받는 환자의 수술 전후 평가에 ML을 통합하여 데이터 기반의 환자별 위험 평가를 제공해야 합니다. 개별화된 환자 상담, 의사 결정 공유, 수술 전 최적화를 돕기 위해"라고 저자는 썼습니다.

요약/전체 텍스트

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출처: HealthDay

게시됨 : 2023-11-30 08:33

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