在研究腹腔大动脉动脉瘤和外围动脉疾病的研究中,为人工智能驱动的工具开发具有临床变量的数据词典
Lotte Rijken1,2,3, Sabrina L M Zwetsloot1,2, Catelijne Muller4
1Amsterdam UMC, Location University of Amsterdam, Department of Surgery, Meibergdreef 9, 1105AZ Amsterdam, the Netherlands.
针对动脉血管疾病开发了结构化数据字典,以改善人工智能研究. 这些词典确保了高质量的数据,用于预测腹腔大动脉动脉瘤和外围动脉疾病患者的心血管疾病进展.
科学领域:
- 心血管医学 心血管医学
- 医疗保健中的人工智能
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 患有腹腔大动脉动脉瘤和外周动脉疾病的患者面临显著的心血管风险.
- 人工智能 (AI) 提供了识别高风险患者和预测疾病进展的潜力.
- 高质量,公正的数据对于在血管疾病研究中开发可靠的AI模型至关重要.
研究的目的:
- 为动脉血管疾病创建基于专家共识的数据字典.
- 支持在血管疾病中人工智能研究的道德和高质量的数据输入.
- 促进对预测疾病进展和心血管风险的研究.
主要方法:
- 一种经过修改的Delphi方法,涉及心血管医学领域的关键论领袖.
- 文献审查以定义数据要求并创建可变长列表.
- 多次反回合和面对面的会议以达成共识.
- 涉及道德和法律专家对可信的人工智能.
主要成果:
- 开发两个基于专家共识的数据字典:一个用于动脉瘤 (312个变量) 和一个用于外围动脉疾病 (325个变量).
- 16名临床专家达成共识,其中包括血管外科医生,专家和一名心脏病专家.
- 字典遵循了在医疗保健中可靠的人工智能的伦理准则.
结论:
- 已经成功创建了两本关于动脉血管疾病的综合数据字典.
- 这些词典是为临床和AI研究而设计的,旨在预测疾病进展和心血管风险.
- 基于共识的方法确保词典符合数据质量和道德考虑的高标准.
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