一种用于诊断和预后预测,关键风险因素和相互作用的机器学习方法
Murtaza Nasir1, Nichalin S Summerfield2, Stephanie Carreiro3
1Finance, Real Estate, & Decision Science Department, Barton School of Business, Wichita State University, Wichita, KS 67260, USA.
机器学习模型使用电子健康记录准确预测了COVID-19的结果. 该研究确定了风险因素,并为医疗保健提供者开发了一个决策支持工具.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的人工智能
- 公共卫生信息学 公共卫生信息学
背景情况:
- 机器学习 (ML) 在医疗保健中提供了改造性的潜力,以提高患者和资源管理.
- 确定关键的风险因素和相互作用效应对于制定有效的卫生政策至关重要.
研究的目的:
- 使用电子健康记录 (EHR) 数据预测COVID-19患者的五个关键结果.
- 为了确定影响患者结果的显著相互作用效应.
- 为医疗保健提供者开发一个原型决策支持工具.
主要方法:
- 利用COVID-19电子健康记录 (EHR) 数据用于模型开发.
- 开发了对阳性测试,通风,死亡,住院日和ICU日的预测模型.
- 分析了临床变量与患者结果之间的相互作用效应.
主要成果:
- 获得了高精度,AUC值为91.6% (阳性测试),99.1% (通风) 和97.5% (死亡).
- 医院住院和ICU几天的预测性表现强,MAE分别为0.752和0.257.
- 确定了一种相互作用效应:高动脉二碳酸盐与中年患者住院时间较长有关.
结论:
- 机器学习模型可以从EHR数据准确地预测关键的COVID-19结果.
- 鉴定到的相互作用效应为临床决策提供了宝贵的见解.
- 一个原型决策支持工具可以帮助医疗保健提供者做出更明智的选择.
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