人工智能模型的诊断准确性用于预测自由重建后的术后并发症:系统性审查和元分析
Ramin Shekouhi1, Hassan Darabi2, Harvey Chim1
1Division of Plastic and Reconstructive Surgery, Department of Surgery, Louisiana State University Health Sciences Center, New Orleans, Louisiana, USA.
Microsurgery
|November 13, 2025
概括
人工智能 (AI) 模型在预测皮手术后的并发症方面表现出高准确度. 摄影数据和深度学习模型对于术后片监测特别有效.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 手术瘤学手术瘤学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 片手术后的术后并发症需要密切监测.
- 人工智能 (AI) 提供了提高在这一领域的诊断准确性的潜力.
研究的目的:
- 系统评估人工智能模型在预测皮手术后术后并发症方面的诊断性能.
- 为了比较人工智能模型培训中用于监控的不同输入模式的有效性.
主要方法:
- 在主要的科学数据库 (PubMed,Embase,Scopus,Web of Science) 进行了全面的文献搜索.
- 包括12项涉及18520名患者和32148个数据点的研究,分析AI用于部监测和并发症预测.
- 计算了聚合的灵敏度,特异性,概率比率,并使用双变随机效应模型构建了SROC曲线.
主要成果:
- 分析表明,综合敏感度为78.0%,特异性为88.0%.
- 积极和负的概率比分分别为6.36和0.25.
- SROC曲线下的面积为0.91,表明整体诊断性能优异.
结论:
- 人工智能模型具有很高的诊断准确性,可以预测片手术中的术后并发症.
- 结合摄影数据和深度学习的模型显示出显著的希望.
- 人工智能作为一个有价值的辅助工具,用于有效的术后部监测.
