对机器学习应用在预测阿片类药物相关不良事件中的系统性审查
Carlos R Ramírez Medina1, Jose Benitez-Aurioles2, David A Jenkins2
1Centre for Epidemiology Versus Arthritis, Centre for Musculoskeletal Research, Division of Musculoskeletal and Dermatological Sciences, The University of Manchester, Manchester, United Kingdom.
机器学习模型对预测阿片类药物的危害,如过量服用和使用障碍,显示出有希望. 然而,不完整的报告和缺乏外部验证阻碍了它们在现实世界中的应用.
科学领域:
- 药理学和毒理学 药理学和毒理学
- 数据科学和人工智能数据科学和人工智能
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 机器学习 (ML) 越来越多地被用于阿片类药物安全研究,因为它具有预测能力.
- 与阿片类药物相关的危害构成了重大的公共卫生挑战,需要创新的预测解决方案.
研究的目的:
- 系统地审查在阿片类药物安全研究中应用的监督机器学习方法的类型和质量.
- 确定由ML模型预测的共同结果,并评估这些模型的报告标准和通用性.
主要方法:
- 在奥维德的MEDLINE,PubMed和SCOPUS数据库中进行了全面的文献搜索.
- 确定了44项使用监督机器学习技术预测阿片类药物相关危害的研究.
主要成果:
- 通常预测的结果包括术后阿片类药物使用,阿片类药物过量服用,阿片类药物使用障碍和持续的阿片类药物使用.
- 大多数研究 (96%) 来自北美,外部验证有限 (7%).
- 虽然模型性能通常是中等到强的,但关键方面,如校准 (41%缺失),失衡校正和缺失的数据处理在报告中经常被遗漏.
结论:
- 目前用于阿片类药物安全的机器学习模型显示出潜力,但由于外部验证不频繁,报告不完整,普遍性有限.
- 提高透明度,校准和外部验证对于在临床实践和公共卫生倡议中可靠实施这些预测模型至关重要.
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