在亚洲人口中通过人工智能驱动的模型和验证优化骨质疏松症预先查 (OOPS)
Muhammad Abrar1, Sampana Fatima2, Mohsin Islam Tiwana1
1Department of Mechatronics Engineering, College of Electrical and Mechanical Engineering, National University of Sciences and Technology, Islamabad, 51000, Pakistan.
优化骨质疏松症预先查 (OOPS) 是一种人工智能工具,可以准确地查骨质疏松症,帮助早期发现和管理. 这种决策支持系统 (DSS) 显示出高性能,改善了老龄化人口的公共卫生结果.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 医学诊断 医学诊断 医学诊断
- 公共卫生技术 公共卫生技术
背景情况:
- 骨质疏松症是一个重大的公共卫生挑战,增加老年人骨折风险.
- 早期骨质疏松症查对于及时干预和有效管理至关重要.
- 优化骨质疏松预先查 (OOPS) 工具被引入为基于人工智能的决策支持系统 (DSS),用于早期发现骨质疏松症.
研究的目的:
- 开发和验证基于人工智能的工具 (OOPS) 用于骨质疏松症的预先查.
- 评估OOPS与双能X射线吸收计 (DXA) 的性能,这是骨质疏松症诊断的黄金标准.
- 为医疗保健专业人员提供决策支持系统 (DSS),以帮助早期发现骨质疏松症.
主要方法:
- 一项涉及1100名参与者 (550名男性,550名女性) 的横截面研究,获得了知情同意.
- 通过问卷收集的人口统计数据,然后对左腿骨进行DXA扫描以诊断骨质疏松症.
- 机器学习 (ML) 技术,包括特征选择和五种预测模型,用于开发OOPS工具.
主要成果:
- 随机森林功能选择的CatBoost模型实现了最高的性能.
- 关键性能指标包括曲线下的面积 (ROC/AUC) 为0.98,灵敏度为0.95,特异性为0.85,准确度为0.93.
- 其他指标显示出强大的预测能力:F1-Score (0.97),正预测值 (PPV) (0.95),负预测值 (NPV) (0.96).
结论:
- OOPS工具及其集成的DSS是早期骨质疏松症查的可靠和有效方法.
- 它的高性能和用户友好的界面在资源有限的环境中特别有价值,缺乏像DXA这样的先进诊断技术.
- 像OOPS这样的人工智能驱动的工具有很大的潜力通过促进早期骨质疏松症的识别和管理来改善公共卫生,从而减少老年人群中骨折相关的发病率.
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