通过皮肤冠状动脉干预后风险预测的机器学习方法:系统性审查和元分析
Ammar Zaka1, Daud Mutahar2, James Gorcilov2
1Department of Cardiology, Gold Coast University Hospital, 1 Hospital Boulevard, Southport, QLD 4215, Australia.
机器学习 (ML) 模型对经皮冠状动脉干预 (PCI) 后的主要不良心血管事件 (MACE) 和重大出血的预测略有改善. 由于目前临床使用的ML模型的局限性,需要进一步研究.
科学领域:
- 心脏病学 心脏病学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 透皮冠状动脉干预 (PCI) 后临床结果的准确预测对于患者管理和风险减轻至关重要.
- 传统的风险模型提供了适度的预测价值,需要探索先进的方法.
- 机器学习 (ML) 模型为增强PCI患者风险分层提供了潜在的替代方案.
研究的目的:
- 系统地比较ML模型的预测准确度与PCI后关键临床事件的传统统计方法.
- 评估ML模型在所有原因死亡率,主要出血和主要心血管不良事件 (MACE) 的分层风险方面的表现.
主要方法:
- 根据PRISMA-P指南进行了系统审查和元分析.
- 在PubMed,EMBASE,Web of Science和Cochrane数据库中进行搜索,截至2023年11月1日.
- 通过使用C统计来评估比较歧视,将34个ML模型与13项涉及400多万患者的观察性研究中的传统方法进行比较.
主要成果:
- ML模型显示,所有原因死亡率的C统计值为0.89,传统方法为0.86 (P=0.54).
- 对于严重出血,ML模型实现了0.80的C统计数据,而传统方法为0.78 (P=0.02).
- ML模型显示MACE的优异歧视,C统计值为0.83,传统方法的C统计值为0.71 (P=0.007).
结论:
- 与传统的风险评分相比,机器学习模型在PCI后预测MACE和大出血方面提供了微不足道的改进.
- 临床上对临床上限的临床实施需要进一步的研究,因为目前的方法和验证限制.
- 为了解决偏见并提高ML模型在临床实践中的可靠性,需要进行额外的研究.
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