基于机器学习的急性和复杂尾炎的预测,使用低资源环境中随时可用的数据
Kimya Bahamin1, Arya Derakhshesh1, Mohammad Hossein Mahmoudi2
1Student Research Committee, Hamadan University of Medical Sciences, Hamadan, Iran.
使用基本实验室测试的机器学习模型显示出诊断尾炎的潜力,特别是在资源有限的地区. 需要进一步验证临床应用.
科学领域:
- 医疗信息学 医疗信息学
- 计算生物学 计算生物学
- 诊断医学 诊断医学 诊断医学
背景情况:
- 诊断急性尾炎具有挑战性,特别是在儿科和老年患者中,延迟导致严重并发症.
- 图像并非全方位可用,这凸显了对替代诊断方法的需求.
- 机器学习 (ML) 提供了一个有前途的途径,可以使用随时可用的数据来提高诊断准确性.
研究的目的:
- 开发一种简单而准确的ML模型来诊断急性尾炎.
- 利用基本的人口和实验室数据来改善诊断,特别是在资源较少的环境中.
- 评估ML在帮助无需先进成像的尾炎诊断方面的可行性.
主要方法:
- 对453名因疑似急性尾炎而接受尾切除术的患者进行了回顾性分析.
- 收集和预处理临床,实验室 (包括全血细胞计 - CBC和C反应蛋白 - CRP) 和组织病理学数据.
- 培训和评估七个ML模型使用分层五倍交叉验证,与SHAP用于可解释性.
主要成果:
- 尾炎在68.87%的患者中得到证实,与对照人群相比,年龄,白细胞 (WBC) 计数,中性粒细胞,CRP和淋巴细胞水平存在显著差异.
- 支持矢量分类器 (SVC) 模型在尾炎分类方面获得了最高的准确性 (75.82%) 和ROC-AUC (76.39%).
- SHAP分析确定了WBC,淋巴细胞百分比,性别,年龄和中性粒细胞百分比作为关键预测因素. SVC在区分复杂尾炎方面表现出中度的准确性,但在准确性方面遇到了困难.
结论:
- 使用CBC和CRP数据的ML模型显示了预测尾炎的初步潜力.
- 该研究的结果表明,ML可以帮助诊断尾炎,特别是在资源有限的环境中.
- 由于仅进行手术的队列和在广泛临床实施之前的适度表现,需要进一步验证.
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