基于机器学习的风险建模,用于以安全为重点的学习曲线评估,用于机器人左侧结直肠癌手术
Shih-Feng Huang1, Yung-Lin Tan1, Chao-Wen Hsu1,2
1Division of Colorectal Surgery, Kaohsiung Veterans General Hospital, Kaohsiung City, Taiwan (R.O.C.).
这项研究表明,机器学习框架可以在学习曲线期间监测机器人手术的安全性. 与腹腔镜手术相比,早期对结直肠癌的机器人采用并没有增加不良事件.
科学领域:
- 结肠直肠手术 结肠直肠手术
- 手术瘤学手术瘤学
- 机器人手术 机器人手术
- 机器学习在医学中的应用
背景情况:
- 对左侧结直肠癌的机器人手术的过渡提出了学习曲线安全挑战,特别是在复杂的病例中.
- 已建立的腹腔镜程序为评估新的外科平台提供了一个基准.
- 风险调整后的监测对于评估采用新外科技术的安全性至关重要.
研究的目的:
- 评估基于机器学习的框架,用于在实施机器人结直肠外科手术期间进行风险调整的安全监测.
- 将机器人手术的安全结果与已建立的腹腔镜基准进行比较.
- 评估使用腹腔镜衍生风险模型用于机器人学习曲线分析的可行性.
主要方法:
- 对接受了轻微侵入性左侧结直肠切除术的成年患者的回顾性分析 (2023年5月至2025年9月).
- 在腹腔镜队列 (n=211) 中开发了惩罚后勤回归模型,使用手术前变量预测不良事件.
- 将风险模型应用于机器人队列 (n=93),以生成风险调整后累积和 (RA-CUSUM) 图.
主要成果:
- 与腹腔镜队列相比,机器人队列的复杂性更高 (更多的直肠瘤,新辅助疗法) 和更长的手术时间,但与腹腔镜队列相比,类似的复合不良事件率 (12.9%对13.3%).
- 机器人手术的RA-CUSUM曲线仍然接近从腹腔镜基准得出的预期风险基线.
- 在机器人系列中没有观察到持续的上升趋势,表明过度风险调整的不良事件.
结论:
- 早期采用机器人手术治疗左侧结直肠癌,在这个单一中心的经验中,没有显示出风险调整后短期不良事件增加的明确信号.
- 基于机器学习的框架和RA-CUSUM图表证明在机器人学习曲线期间监测安全是可行的.
- 将腹腔镜衍生风险模型集成到RA-CUSUM分析中是一种评估新手术技术学习曲线的实用方法.
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