深度学习预测了手术后阿片类药物在多机构的外科病人的队列中重新填充
Hojjat Salehinejad1, Hala Muaddi2, Dan S Ubl3
1Kern Center for the Science of Health Care Delivery, Mayo Clinic, Rochester, MN. Electronic address: https://twitter.com/SalehinejadH.
深度学习准确地预测了需要术后阿片类药物补充的患者,帮助打击阿片类药物流行病. 机器学习模型为手术后个性化疼痛管理提供了有效的解决方案.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 疼痛管理 疼痛管理
背景情况:
- 在手术后限制阿片类药物处方的策略可能会导致一些患者的疼痛控制不足.
- 深度学习模型在优化以患者为中心的医疗保健服务方面表现有前途.
- 预测需要额外的阿片类药物处方的需求对于管理阿片类药物流行病至关重要.
研究的目的:
- 调查深度学习模型在预测患者需要额外的阿片类药物处方在选择性手术后补充的有效性.
- 为了确定术后阿片类药物补充需求的关键预测因素.
主要方法:
- 在梅奥诊所 (2013-2019) 接受选择性手术的9,731名成年患者的回顾性研究.
- 开发和评估深度学习,随机森林和极端梯度提升模型,以预测阿片类药物补充.
- 分析影响阿片类药物补充需求的因素.
主要成果:
- 深度学习和随机森林模型在预测阿片类药物补充方面取得了高准确度 (0.79 ± 0.07和0.78 ± 0.08).
- 重灌的顶级预测因素包括:手术类型,住院期间最高的疼痛评分,以及出院时处方的总口服吗啡毫克相当量.
- 机器学习模型显示了术后阿片类药物需求的显著预测能力.
结论:
- 深度学习模型准确地预测了术后阿片类药物处方补充的需要.
- 机器学习,包括随机森林,通过个性化疼痛管理,提供了一种可行的方法来打击阿片类药物流行.
- 这些预测能力可以改善患者护理和阿片类药物管理.
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