基于机器学习的识别成年人手术后恶心和吐的危险因素
Hiroshi Hoshijima1, Tomo Miyazaki2, Yuto Mitsui2
1Division of Dento-Oral Anesthesiology, Tohoku University Graduate School of Dentistry, Miyagi, Japan.
人工智能识别了手术后恶心和吐 (PONV) 的关键风险因素. 输血总量,性别,输液量和患者年龄是最强的预测因素,指导更好的患者护理和降低成本.
科学领域:
- 麻醉学 麻醉学
- 人工智能的人工智能
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 手术后恶心和吐 (PONV) 是麻醉的常见并发症.
- PONV增加了麻醉后护理单位的停留,医院再入院和医疗保健费用.
- 识别PONV风险因素对于改善患者的治疗结果和管理成本至关重要.
研究的目的:
- 利用人工智能 (AI) 分析大量患者数据集,并确定PONV的重大风险因素.
- 使用机器学习算法开发PONV概率的预测模型.
主要方法:
- 在东北大学医院 (2010-2019) 进行全身麻醉的33676名成年患者的回顾性分析.
- 应用AI驱动的梯度树增强模型 (LightGBM框架) 来预测PONV.
- PONV定义为恶心,吐或在手术后24小时内使用抗药.
主要成果:
- 在手术期间的全血流失成为PONV.最强的预测因素.
- 其他重大风险因素包括患者的性别,输液总量和年龄.
- 其他确定的因素:手术持续时间,不输血,使用德斯弗,腹腔镜方法,横向定位,不使用维护用普罗波. 腰椎外周麻醉也是一个因素.
结论:
- 人工智能有效地识别和排名了PONV风险因素,其中失血至关重要.
- 预测模型可以帮助风险分层,并可能个性化PONV预防.
- 在这个队列中,麻醉的持续时间,黄和芬太尼不是显著的风险因素.
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