使用人工智能来预测先天性心脏手术的术后结果:一个系统的审查

科学领域:

• 心脏病学 心脏病学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 儿科手术 儿科手术

背景情况:

• 先天性心脏病 (CHD) 是先天性异常的主要原因,也是非传染性疾病负担的重要贡献者.
• 改进的风险评估工具对于管理心血管疾病患者至关重要.
• 人工智能 (AI) 显示出改善先天性心脏手术结果预测的潜力.

研究的目的:

• 系统地审查人工智能的应用,以预测先天性心脏手术患者的术后结果.
• 与传统风险分层方法相比,评估人工智能模型的性能.

主要方法:

• 根据PRISMA指南,在PubMed,Scopus和Web of Science数据库中进行了全面的文献搜索.
• 两名独立审稿人根据预先定义的纳入标准对文章进行了选.
• 包括专注于人工智能模型的研究,用于预测先天性心脏手术中的术后结果.

主要成果:

• 该综述包括35篇文章,过去四年出版物的数量显著增加.
• 人工智能模型主要预测死亡率/生存率 (16 项研究),长时间住院/ICU (7 项研究) 和术后并发症 (6 项研究).
• 人工智能模型的表现始终优于传统的风险分层,在预测发病率和死亡率方面表现优越.

结论:

• 人工智能驱动的预测模型为提高先天性心脏手术结果预测提供了巨大的希望.
• 这些模型在手术后的直接风险和长期结果方面都显示出优于传统工具的优势.
• 通过强有力的外部验证进行进一步的研究对于确认这些AI模型的临床实用性至关重要.