手术前和手术后:人工智能和机器学习模型的进步,以改善感染性内心炎患者管理

科学领域:

• 心血管医学 心血管医学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 传染性内心炎 (IE) 是一种危及生命的心脏内膜感染,表现复杂,死亡率高.
• 目前IE的诊断和治疗策略面临着重大挑战.
• 需要先进的工具来改善IE管理.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在治疗传染性内心炎中的应用和影响.
• 审查近期AI/ML在IE方面的进展和潜在用途.
• 评估AI/ML模型在临床实践中的优缺点.

主要方法:

• 对IE中AI/ML应用的当前文献的综述.
• 分析AI/ML模型在诊断准确性和风险分层方面的表现.
• 检查预测生物标志物及其与AI/ML的整合.
• 评估AI/ML模型的优缺点.

主要成果:

• 与IE诊断和风险分层的传统方法相比,AI/ML模型显示出更高的性能.
• 早期的术后死亡率预测模型 (例如SYSUPMIE) 实现了AUROC> 0.81.
• AI/ML改善了假内心炎诊断的敏感性 (59%至72%) 和特异性 (83%).
• 与AI/ML结合的炎症生物标志物 (IL-15,CCL4) 在死亡率预测中显示出91%的准确性.
• 简单的ML模型 (例如,天真贝叶斯) 在预测膜手术后死亡率方面达到92.30%的准确性.

结论:

• 人工智能/ML具有显著的潜力,可以增强IE管理,提供更好的诊断准确性,风险分层和个性化治疗.
• AI/ML可以提供实时监测和决策支持,从而有可能改善患者的治疗结果.
• 进一步的多中心,验证的研究对于克服实施挑战和充分实现AI/ML在心血管医学中的好处至关重要.