Modelo de predicción basado en el aprendizaje automático para el riesgo de hipotermia intraoperatoria en pacientes...

Área de la Ciencia:

• La informática médica
• En el campo de la oncología
• Anestesiología

Sus antecedentes:

• La hipotermia intraoperatoria (IOH) plantea un riesgo durante la cirugía de cáncer de pulmón toracoscópico.
• La predicción precisa de la IOH es crucial para la seguridad del paciente y el manejo eficaz.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y evaluar un modelo de predicción de riesgo basado en el aprendizaje automático (ML) para la IOH en pacientes sometidos a cirugía de cáncer de pulmón toracoscópica.
• Interpretar el modelo de aprendizaje automático utilizando las explicaciones aditivas de SHapley (SHAP) para identificar las características predictivas clave y sus contribuciones.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de 717 pacientes sometidos a cirugía toracoscópica de cáncer de pulmón.
• Desarrollo de un modelo de predicción de bosques aleatorios (RF).
• Evaluación del rendimiento del modelo utilizando la exactitud, la precisión, el recuerdo, la puntuación F1, el ROC AUC, la puntuación Brier y el análisis de la curva de decisión (DCA).
• Se aplica el método SHAP para determinar la importancia y la interpretabilidad de las características.

Principales resultados:

• El modelo de RF logró un ROC AUC de 0,753, una puntuación F1 de 0,80 y un retiro de 0,87 en el conjunto de pruebas.
• El análisis SHAP identificó el volumen de perfusión intraoperatoria, la duración de la cirugía, la edad, la duración de la anestesia, el índice de masa corporal y la hemoglobina como los 6 principales factores de riesgo para la IOH.
• DCA confirmó la buena viabilidad clínica del modelo.

Conclusiones:

• El modelo ML desarrollado predice efectivamente el riesgo de IOH en la cirugía de cáncer de pulmón toracoscópico.
• El análisis SHAP mejora la interpretabilidad del modelo, destacando los factores de riesgo críticos.
• Este enfoque apoya programas personalizados de prevención de la hipotermia para pacientes con cáncer de pulmón.