建立和验证一个交互式的人工智能平台来预测转移性脊髓疾病患者的术后门诊状态:一个多中心分析
Yunpeng Cui1, Xuedong Shi1, Yong Qin2
1Department of Orthopedic Surgery, Peking University First Hospital.
International journal of surgery (London, England)
|February 20, 2024
概括
开发了一个人工智能平台,用于预测经过转移性脊髓疾病手术后失去行走能力的风险. 这种工具的性能优于医学专家,帮助外科医生规划治疗并改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 脊柱外科手术 脊柱外科手术
- 人工智能的人工智能
- 机器学习 机器学习
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 预测术后的门诊状态对于转移性脊髓疾病患者的手术规划至关重要.
- 目前还缺乏评估术后行走能力的临床工具.
- 人工智能 (AI) 为开发准确的预测模型提供了一个有希望的途径.
研究的目的:
- 开发和验证一个交互式的人工智能平台,用于预测患有转移性脊髓疾病的患者手术后无法行走的风险.
- 在风险评估中,将AI平台的性能与医学专家进行比较.
主要方法:
- 收集了来自三个机构的455名转移性脊髓疾病患者的数据.
- 使用机器学习技术开发预测模型 (逻辑回归,决策树,随机森林,eXGBM,SVM,NN).
- 采用集体机器学习方法与软投票,并通过Streamlit.部署一个交互式AI平台.
主要成果:
- 整体模型获得了最高的预测性能得分 (57/60),超过了单个算法.
- 外部验证表明,在两个队列中,AUC值为0.873和0.924,表现强.
- 人工智能平台在预测术后无法行走方面显著优于医学专家 (P <0.001).
结论:
- 一个交互式人工智能平台,用于评估在转移性脊髓疾病患者的术后门诊损失的风险,已经成功开发和验证.
- 这种人工智能平台可以指导医疗保健专业人员进行手术规划,并改善患者的治疗结果.
- 人工智能工具提供个人风险预测,识别关键影响因素,并提出分层治疗建议.
