人工智能与外科医生gestalt在预测紧急一般外科手术的风险方面
Mohamad El Moheb1, Anthony Gebran, Lydia R Maurer
1From the Division of Trauma, Emergency Surgery, and Surgical Critical Care (M.E.M., A.G., L.R.M., L.N., M.E.H., K.B., A.D.-G., R.S., G.V., H.M.A.K.), Massachusetts General Hospital, Boston; and Massachusetts Institute of Technology (D.B.), Cambridge, Massachusetts.
The journal of trauma and acute care surgery
|June 14, 2023
概括
像POTTER这样的人工智能 (AI) 风险预测算法在紧急整体手术 (EGS) 结果中优于外科医生的判断力. 当POTTER作为床边工具使用时,它也改善了外科医生的风险预测.
科学领域:
- 手术成果研究的研究结果.
- 医学中的人工智能.
- 临床决策支持 临床决策支持
背景情况:
- 人工智能 (AI) 算法用于紧急整体外科手术 (EGS) 的风险预测,因为它们能够模拟复杂的变量相互作用,因此比传统计算器具有优势.
- 在EGS中,人工智能算法与外科医生的直观风险评估 (gestalt) 的比较性能仍然未确立.
研究的目的:
- 为了比较人工智能风险计算器POTTER对外科医生的预测准确度,对EGS患者的结果.
- 评估POTTER对外科医生风险估计的影响,当它被用作决策支持工具时.
主要方法:
- 一项针对150名EGS患者的前性研究包括了30天的术后结果 (死亡率,败血症休克,呼吸机依赖,出血,肺炎).
- 创建了临床病例,并记录了POTTER的预测.
- 30名外科医生被随机分为两组:一组预测了没有POTTER的结果 (SURG),另一组在预测之前与POTTER互动 (SURG-POTTER).
- 使用曲线下的面积 (AUC) 方法评估了预测性表现.
主要成果:
- 与外科医生 (SURG) 相比,POTTER在死亡率 (AUC:0.880对0.841),呼吸机依赖 (0.928对0.833),出血 (0.832对0.735) 和肺炎 (0.837对0.753) 方面表现出优异的预测性能.
- 与SURG组相比,SURG-POTTER组的死亡率 (AUC:0.870比0.841),出血 (0.811比0.735) 和肺炎 (0.803比0.753) 的预测得到了改善.
- 与SURG组相比,POTTER组和SURG-POTTER组的感染性休克预测AUC都较低.
结论:
- 人工智能风险计算器POTTER在预测EGS患者的术后死亡率和结果方面超过了外科医生的Gestalt.
- 使用POTTER作为床边辅助可以增强个别外科医生的风险预测能力,可能有助于手术前的患者咨询.
