在多中心电子健康记录联盟中对玻璃眼的预测模型:视觉结果研究协作研究
Sophia Y Wang1, Rohith Ravindranath1, Joshua D Stein2
1Department of Ophthalmology, Byers Eye Institute, Stanford University, Palo Alto, California.
Ophthalmology science
|February 6, 2024
概括
机器学习模型可以使用电子健康记录来预测绿眼的手术需求. 这些模型在不同的医疗保健场所显示出良好的通用性,有助于患者护理.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 对于玻璃眼病进展的预测模型正在与人工智能 (AI) 一起推进.
- 由于单中心数据,当前的模型往往缺乏通用性.
- 在不同的多中心数据上验证模型对于临床应用至关重要.
研究的目的:
- 开发和评估机器学习 (ML) 模型,用于预测需要手术的青光眼进展.
- 使用多中心电子健康记录 (EHR) 评估这些ML模型的通用性.
主要方法:
- 利用来自6个学术眼科中心的36548名绿眼病患者的大型多中心数据集.
- 开发并比较了惩罚后勤回归,基于树的模型 (随机森林,XGBoost) 和深度学习模型.
- 输入特征包括结构化EHR的人口统计,诊断,药物和临床数据.
主要成果:
- 619 (16.5%) 患者接受了青光眼手术.
- 在XGBoost和随机森林模型中,表现最好,AUROC在测试组中从0.706到0.771不等.
- 模型显示出对外部测试场所的合理通用性,尽管处罚回归模型的性能下降更大.
结论:
- 使用结构化EHR数据的机器学习模型可以有效地预测需要进行眼外科手术的需要.
- 这些模型对外部临床场所显示出有希望的通用性.
- 需要进一步的研究,以解决不同人口群体的模型公平性和绩效问题.
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