O aprendizado de máquina prevê complicações de reconstrução baseada em implantes

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Revisado clinicamente por Drugs.com.

Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

QUARTA-FEIRA, 29 de novembro de 2023 — Algoritmos de aprendizado de máquina (ML) podem prever com precisão a infecção periprotética e o explante após reconstrução baseada em implante (IBR), de acordo com um estudo publicado na edição de novembro da Plastic and Reconstructive Surgery.

Abbas M. Hassan, M.D., do MD Anderson Cancer Center da Universidade do Texas, em Houston, e colegas conduziram uma revisão abrangente de pacientes submetidos a IBR de janeiro de 2018 a dezembro de 2019 para desenvolver, validar e avaliar o uso de ML algoritmos para prever complicações de IBR usando dados clínicos perioperatórios prontamente disponíveis. Nove algoritmos de ML supervisionado foram desenvolvidos; os dados dos pacientes foram classificados em conjuntos de treinamento e teste (80 e 20 por cento, respectivamente).

Foram incluídos dados de 481 pacientes que foram acompanhados por uma média de 16,1 meses. Os pesquisadores descobriram que 113 das reconstruções (16,3 por cento) resultaram em infecção periprotética e a explantação foi necessária em 82 (11,8 por cento). Foi observado bom desempenho discriminatório na predição de infecção periprotética e explante com ML (área sob a curva receiver Operating Characteristic, 0,73 e 0,78, respectivamente); foram identificados nove e 12 preditores significativos de infecção periprotética e explante, respectivamente.

"Nosso estudo fornece prova da viabilidade, eficácia e aplicabilidade da inteligência artificial na previsão de complicações da IBR e deve encorajar a incorporação da ML na avaliação perioperatória de pacientes submetidos à IBR para fornecer avaliação de risco específica do paciente e baseada em dados para ajudar no aconselhamento individualizado do paciente, na tomada de decisões compartilhada e na otimização pré-cirúrgica", escrevem os autores.

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Fonte: HealthDay

Postou : 2023-11-30 08:33

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