用人工智能预测创伤患者的医院前输血需求:一项跨国,基于注册表的,追溯的,机器学习开发和验证研究
Manuel Sigle1, Matthias Boos2, Tim Weiss3
1Department of Cardiology and Angiology, University Hospital Tübingen, Eberhard Karls University Tübingen, Tübingen, Germany.
机器学习准确地预测创伤患者的医院前输血需求,识别出那些高风险的出血性休克. 这种由人工智能驱动的方法可以改善早期干预和资源分配,可能挽救生命.
科学领域:
- 紧急医疗 紧急医疗
- 数据科学数据科学数据科学
- 创伤外科 手术 创伤外科
背景情况:
- 在全球范围内,创伤是导致死亡的主要原因,而出血是主要可预防的因素.
- 目前用于输血决策的医院前工具有限,在急性情况下通常不可靠.
- 需要先进的,数据驱动的方法来指导早期输血决策.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习 (ML) 模型,用于预测创伤患者医院前输血需求.
- 利用现有的医院前数据,包括生命体征,损伤模式和先前使用的抗凝剂.
- 将ML模型的性能与传统风险分层方法进行比较.
主要方法:
- 一项回顾性研究,涉及来自美国国家创伤数据库和外部创伤登记处的大规模数据集.
- 开发单个血液产品的二进制分类器和最佳输血组合的多类模型.
- 对来自德国,奥地利,瑞士,爱尔兰和加拿大的数据进行了外部验证.
主要成果:
- ML模型显示出高的预测准确性,接受器运行特征曲线下的面积为0.87对于任何输血和0.88对于包装红细胞 (PRBCs) 在外部验证中.
- 在紧急部门到达时,ML预测的表现超过了基于实验室的风险分层.
- 通过ML确定为输血高风险患者的死亡率,出血死亡率显著增加,需要手术控制出血.
结论:
- 基于ML的预测有效地识别出高风险出血性休克的医院前创伤患者,使及时干预成为可能.
- 这种人工智能驱动的策略可以优化资源动员,并通过迅速提供血液产品来改善患者的治疗结果.
- 建议在紧急创伤护理工作流程中临床实施之前进行进一步的前性研究,以确认可用性和有效性.
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