使用机器学习算法预测脊髓损伤患者的结果和生存率:系统性审查
Mohammad Amin Habibi1, Seyed Ahmad Naseri Alavi2, Ali Soltani Farsani3
1Skull Base Research Center, Loghman Hakim Hospital, Shahid Beheshti University of Medical Sciences, Tehran, Iran; Clinical Research Development Center, Faculty of Medicine, Qom University of Medical Sciences, Qom, Iran.
World neurosurgery
|May 25, 2024
概括
机器学习 (ML) 算法在诊断脊髓损伤 (SCI) 和预测患者结果方面表现有前途. 这次审查考察了ML的ML.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 生物统计学 生物统计学
背景情况:
- 脊髓损伤 (SCI) 带来了重大的身体,心理和社会挑战.
- 机器学习 (ML) 提供了诊断SCI和预测功能结果的潜力.
- 机器学习算法可以分析大型数据集,预测SCI分类得分和结果.
研究的目的:
- 系统地审查ML算法在SCI诊断中的性能.
- 评估ML在预测SCI患者的预后效果方面的有效性.
主要方法:
- 在PubMed,Embase,Scopus和Web of Science数据库中进行全面的文献搜索.
- 包括从研究开始到2023年5月25日发表的研究.
- 对所选研究应用的系统性审查方法.
主要成果:
- 对21项涉及9424名SCI患者的研究进行了分析.
- 五项研究重点研究了ML算法的诊断准确性.
- 十六项研究探讨了使用ML的预后因素和管理策略.
结论:
- ML和深度学习 (DL) 在SCI诊断和结果预测方面显示出重大潜力.
- 在预测和诊断SCI患者中,ML算法已被广泛应用.
- 需要进一步的研究来使用DL算法诊断急性SCI.
