机器学习模型在预测肝硬化死亡率中的作用:系统性审查
Khadija Abdikadir Mohamud1, Suha Abdelhai Elzubair Eltahir2, Hind AbdAlla Ahmed Alhardalo3
1Faculty of Medicine, International University of Africa, Khartoum, SDN.
Cureus
|March 3, 2025
概括
与传统方法相比,机器学习模型在预测肝硬化患者的死亡率方面表现出卓越的准确性. 整合这些先进的数据驱动工具可以显著改善临床环境中的患者结果.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 肝病学 肝病学是一种肝病学.
背景情况:
- 肝硬化是全球主要的健康问题,也是导致死亡的主要原因.
- 准确的早期预测肝硬化患者的死亡率对于有效的临床管理至关重要.
- 传统的预后得分在预测末期肝病 (ESLD) 结果方面存在局限性.
研究的目的:
- 系统地审查和评估机器学习 (ML) 模型在预测肝硬化患者死亡率方面的有效性.
- 将ML模型的预测性能与末期肝病 (ESLD) 的传统评分系统进行比较.
主要方法:
- 在四个数据库中进行了系统的文献搜索,遵循系统审查和元分析 (PRISMA) 准则的首选报告项目.
- 包括10项回顾性研究,评估机器学习模型用于肝硬化死亡率预测.
- 分析模型性能,包括接收器操作特征 (AUROC) 曲线下的面积.
主要成果:
- 机器学习模型在预测末期肝病 (ESLD) 的死亡率方面始终超过传统得分.
- 使用更大的参数组,包括人口统计和广泛的实验室数据的模型显示出更高的预测准确性.
- 报告的ML模型的AUROC值从0.71到0.96不等,表明了显著的预测收益.
结论:
- 机器学习模型为预测肝硬化患者的死亡率提供了更准确的方法.
- 建议将数据驱动的信息技术 (如ML) 整合到临床实践中,以改善患者管理.
- 需要进一步的研究来验证并确保ML模型的可解释性和可靠性,以便广泛的临床采用.
相关概念视频
Cirrhosis I: Introduction
30
Cirrhosis is a chronic, irreversible liver disease characterized by the widespread replacement of healthy liver tissue with fibrotic scar tissue and the formation of regenerative nodules.Etiology of cirrhosisCirrhosis results from sustained liver injury that triggers progressive fibrosis and structural remodeling. The underlying causes are diverse, encompassing common and less frequent clinical conditions. Regardless of the origin, all causes lead to chronic inflammation, hepatocyte loss, and...
30
Cirrhosis II: Pathophysiology
49
Cirrhosis is a progressive chronic liver injury caused by prolonged inflammation, excessive fibrotic remodeling, and impaired regeneration. Over time, repeated hepatic insults disrupt the liver’s architecture and function, leading to reduced blood flow, impaired bile drainage, and diminished metabolic capacity.Pathophysiology of cirrhosisCirrhosis arises from three main responses to chronic liver damage: inflammation, immune activation, and hepatocyte death. These processes lead to...
49


