探索人工智能,机器学习和深度学习在创伤分拣中的有效性:系统性审查和元分析
Oluwasemilore Adebayo1, Zunira Areeba Bhuiyan1, Zubair Ahmed1,2
1Institute of Inflammation and Ageing, College of Medical and Dental Sciences, University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham, UK.
与传统方法相比,人工智能,机器学习和深度学习模型显著改善了对死亡率,住院和重症监护入院的创伤分辨预测. 需要进一步的研究来评估它们的临床和经济影响.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能在医学中的应用
- 创伤外科 手术 创伤外科
背景情况:
- 人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 在医疗应用中正在迅速发展,特别是在创伤医学中.
- 这些先进的计算模型在预测创伤选期间患者结果的有效性需要系统的评估.
研究的目的:
- 系统地评估AI,ML和DL模型对创伤选结果的预测效果.
- 将AI/ML/DL模型的性能与传统分拣工具进行比较.
主要方法:
- 在PubMed,MEDLINE,ProQuest和Embase进行了系统的文献搜索,搜索了2010年1月至2022年6月期间发表的研究.
- 包括专注于AI/ML/DL模型用于人体创伤分拣的研究,不包括其他目的的审查和模型.
- 对报告死亡率,住院率和重症监护入院率的研究进行了元分析.
主要成果:
- 系统性审查包括了14项研究,其中10项用于元分析,所有研究都具有外部验证.
- 与传统工具相比,AI/ML/DL模型显示出对死亡率,住院和重症监护入院的优异预测.
- 接收器操作特征下的平均面积 (AUROC) 评分差异有利于AI/ML/DL模型,具有统计学上显著的改善 (例如,死亡率:0.09,P=.008;住院:0.11,P<.0001).
结论:
- 人工智能/ML/DL模型为创伤分拣中的关键结果提供了显著增强的预测能力.
- 进一步的研究,包括随机对照试验,对于确定在创伤护理中实施这些先进模型的临床和经济效益至关重要.
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