一种可解释的机器学习模型,用于预防因对比引起的脏病在接受为外周动脉疾病进行下肢内血管干预的患者中
Meredith Cox1, J C Panagides1, John Di Capua1
1Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
一个机器学习模型准确地预测了在接受内血管手术的外周动脉疾病患者中急性功能衰竭的风险. 该工具有助于识别需要策略来预防对比诱导脏病的患者.
科学领域:
- 腎臟病學 (nephrology) 是一種醫學專業.
- 心血管外科心血管外科
- 机器学习在医学中的应用
背景情况:
- 对比诱导性病 (CIN) 增加了手术后的发病率和死亡率.
- 功能障碍是CIN发展的关键风险因素.
- 识别有风险的患者使得有针对性的干预措施能够最大限度地减少CIN的发生率.
研究的目的:
- 开发一种机器学习模型,用于分层急性功能衰竭风险.
- 帮助缓解周围动脉疾病 (PAD) 患者进行内血管干预的CIN风险.
主要方法:
- 使用了美国外科医生学院国家外科质量改进计划数据库 (14,444名患者).
- 开发了一个随机森林模型,使用2011-2017年数据 (11,604个案例) 进行培训.
- 在2018年的数据 (2840例) 上验证了模型,以预测30天急性功能衰竭风险.
主要成果:
- 八个变量,包括糖尿病,手术前的BUN和音,优化了预测.
- 该模型实现了0.81的AU-ROC,0.83的精度,0.67的灵敏度和0.74.7的特异性.
- 在所有种族群体和年龄类别中,表现一致.
结论:
- 一个公平而准确的模型在接受下肢内血管手术的PAD患者中分层30天的急性功能衰竭风险.
- 该模型可以识别可能受益于CIN预防策略的患者.
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