随机森林算法用于预测口腔癌切除和自由重建手术中的术后低血压
Shuiting Zhang1,2, Yanling Zhang3, Xinyu Ouyang3
1Department of Anaesthesiology, The Second Xiangya Hospital, Central South University, Changsha, Hunan, China. xyzst09@csu.edu.cn.
Scientific reports
|February 14, 2025
概括
这项研究确定了口腔癌患者手术后血压降低的关键风险因素. 开发了一种机器学习模型,用于实时预测,帮助临床决策.
科学领域:
- 麻醉学和外科手术期间的医学.
- 手术瘤学手术瘤学
- 生物医学信息学是生物医学信息学.
背景情况:
- 手术后低血压 (POH) 是口腔癌重建手术后的一个重大并发症.
- POH可能导致医疗费用增加和住院时间延长.
- 对POH的预测模型对于优化患者的治疗结果至关重要.
研究的目的:
- 在接受口腔癌重建的患者中,识别与术后低血压相关的危险因素.
- 开发和验证用于POH实时预测的机器学习模型.
主要方法:
- 对412名接受了口腔癌切除和自由重建的成年患者进行了回顾性队列分析.
- 评估了七种机器学习技术,以预测POH (平均动脉压<55mmHg).
- 性能最好的随机森林模型被验证并使用Shapley的附加解释和特征重要性进行解释.
主要成果:
- 16.2%的患者经历了术后低血压.
- 随机森林模型实现了接收器运行特征曲线下的面积为0.805.
- 对POH的显著风险因素包括静脉压,心率,瘤大小,乳酸水平,腹静脉压,手术时间,输液量和BMI.
结论:
- 随机森林模型在该患者群体中预测POH方面表现强.
- 确定的风险因素为临床风险分层和管理提供了宝贵的见解.
- 实时预测POH可能会改善患者护理并减少并发症.
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