与当前行业标准相比,机器学习模型可以预测外科病例持续时间:范围审查
Christopher Spence1, Owais A Shah1, Anna Cebula1
1Academic Surgical Unit, South West London Elective Orthopaedic Centre, Epsom, Surrey, UK.
BJS open
|November 6, 2023
概括
人工智能 (AI) 模型,特别是神经网络,在预测外科病例持续时间方面,与当前标准相比,显示出更高的准确性. 这一进步有助于减少外科手术等候名单,提高手术室效率.
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
- 优化外科手术工作流程的优化
背景情况:
- 由于COVID-19的流行,英国的外科等待名单大幅增加.
- 最佳的手术室安排需要准确的外科病例持续时间预测.
- 目前用于预测手术持续时间的方法缺乏准确性.
研究的目的:
- 评估人工智能 (AI) 是否比预测外科病例持续时间的行业标准更准确.
- 分析实施AI预测模型的潜在效率节约.
主要方法:
- 在PubMed,Embase和MEDLINE进行了系统的文献搜索,直到2023年7月.
- 这次审查是在PRISMA扩展范围审查和Arksey和O'Malley框架之后进行的.
- 评估研究质量是使用修改后的Farrow et al. 使用标准指标评估了指导方针和算法性能.
主要成果:
- 在2593个已识别的文章中,包括了14个;13个将AI准确性与行业标准进行了比较.
- 七项研究表明,人工智能对预测准确度有统计学上的显著改善 (P<0.05).
- 神经网络显示优于其他机器学习技术;在一个RCT中发现了效率节约,尽管方法上的限制是常见的.
结论:
- 机器学习和深度学习模型在预测外科病例持续时间方面提供了更高的准确性.
- 需要进一步的研究,以优化这些AI技术在临床实践中的实施.
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