预期验证和实时实施自动机器学习术后死亡率预测模型
Theodora Wingert1, Tiffany Williams1, Briana Syed2
1Department of Anesthesiology & Perioperative Medicine, University of California Los Angeles, Los Angeles, CA, USA.
这项研究前性验证了一种用于预测术后死亡率的机器学习模型,证明了其现实世界的有效性和临床整合的可行性. 这些发现支持使用人工智能工具来改善手术患者的治疗结果.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 医疗保健中的机器学习
- 手术结果研究研究.
背景情况:
- 对于机器学习 (ML) 预测模型来说,前性验证至关重要,以确保实现的忠实性和可行性.
- 一个以前报告的ML模型用于预测外科住院患者的术后死亡率,需要验证.
- 评估试点临床决策支持工具的可行性是一个次要目标.
研究的目的:
- 为了对机器学习模型进行前性验证,以预测手术患者的住院死亡率.
- 通过试点临床决策支持工具评估将这种ML模型集成到临床实践中的可行性.
主要方法:
- 一个随机森林ML模型用于医院内死亡率预测被前性验证并实施.
- 该模型被集成到电子健康记录 (EHR) 中,使用实时数据市场.
- 评估模型性能是使用接收器操作特征曲线 (AUROC) 下面的面积和曲线精度回忆 (AUCPR) 下面的面积.
- 通过工作流量指标和麻醉师调查来评估可行性.
主要成果:
- 预期实施的模型实现了AUROC为0.874 (95%CI为0.860-0.887) 和AUCPR为0.111.
- 原来的58个特征模型的AUROC为0.925,而ASA物理状态的AUROC为0.814.
- 实时数据更新,自动化EHR输出传输和积极的提供者反证实了实施可行性.
结论:
- 对ML死亡率预测模型的前性验证和EHR实施显示了可接受的现实世界性能.
- 该研究证明了将基于ML的决策支持系统整合到常规临床实践中的可行性.
- 这种方法有望改善术后死亡率的预测和管理.
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