基于人工智能的预测模型的构建和效果评估,用于在剖腹产时对红细胞输血的需求,基于人工智能
Hang Chen1,2, Bowei Cao2, Jiangcun Yang3
1School of Computer Science and Technology, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, 710049, Shaanxi, China.
BMC medical informatics and decision making
|October 12, 2023
概括
一个人工智能模型准确地预测了剖腹产期间需要输血的需要,从而改善了患者的血液管理. 这种人工智能工具有助于识别高危人群进行输血,提高了手术安全性.
科学领域:
- 产科和妇科 产科和妇科
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 麻醉学 麻醉学
背景情况:
- 剖腹产带有手术期间输血的风险.
- 准确预测输血需求对于有效的术后血液管理至关重要.
- 在手术前确定高风险患者可以优化资源配置和患者的治疗结果.
研究的目的:
- 开发和评估一种人工智能 (AI) 模型,用于预测在产科剖腹产手术中的手术内输血量.
- 将AI模型的预测与实际的手术内输血数据进行比较.
- 评估AI模型在识别需要输血的患者和估计输血量方面的准确性.
主要方法:
- 机器学习算法被用来训练一个手术内输血预测模型.
- 模型的预测与基于输血状态,体积和目标术后血红蛋白的实际结果进行了比较.
- 分析了剖腹产患者的大规模临床数据.
主要成果:
- 人工智能模型实现了0.89的曲线下的面积和96.85%的整体准确度来预测输血的必要性.
- 在绝对误差为1U的范围内,预测输血量准确率为86.56%.
- 该模型在预测无输血病例 (93.67%) 中表现出高准确度,但在预测输血量 (20.00%) 中表现出较低的一致性.
结论:
- 机器学习有效地分析剖腹产数据,预测输血风险.
- 关键预测因素包括手术前红细胞计数,手术方法,手术部位和凝血指标.
- 虽然精确的体积预测需要改进,但人工智能模型为术前风险分层和在剖腹产中加强术后血液管理提供了宝贵的见解.
