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  • 胸心外科

    Eur Heart J:机器学习算法可以估计成人先天性心脏病的预后并指导治疗

    作者:佚名 来源:MedSci梅斯 日期:2019-02-17
    导读

             这项研究旨在评估一个单中心、三级转诊中心大?#32479;?#24180;先天性心脏病(ACHD)或肺动脉高压患者队列中,机器学习算法评估预后和指导治疗的实用性。 研究纳入10019名成年患者(年龄36.317.3岁),于2000年至2018年期间在作者所在机构接受随访。收集临床和人口学数据、心电?#30142;?#25968;、心肺运动试验以及选定的实验室标记物并纳入深度学习算法(DL)。基于原始数据构建特定的DL模型,从而对诊断、疾病复杂性和

    关键字:  先天性心脏病 

            这项研究旨在评估一个单中心、三级转诊中心大?#32479;?#24180;先天性心脏病(ACHD)或肺动脉高压患者队列中,机器学习算法评估预后和指导治疗的实用性。

            研究纳入10019名成年患者(年龄36.3±17.3岁),于2000年至2018年期间在作者所在机构接受随访。收集临床和人口学数据、心电?#30142;?#25968;、心肺运动试验以及选定的实验室标记物并纳入深度学习算法(DL)。基于原始数据构建特定的DL模型,从而对诊断、疾病复杂性和纽约心脏协会(NYHA)分级进行分类。此外,还建立了模型来评估在多学科团队(MDT)会议进行讨论的必要性,并评估个体患者的预后。总体而言,基于超过44000个病历的DL算法在测试样本中对分类诊断、疾病复杂性和NYHA分级的准确性分别为91.1%、97.0%和90.6%。同样的,测试样?#23616;性?#27979;患者进行MDT会议讨论的准确性为90.2%。在中位数8年的随访期间,785名患者死亡。源自临床信息的自动获取疾病严重性评分与Cox分析的存活率相关,与人口学、运动、实验?#28082;虴CG参数无关。

            这项研究证明了通过大型数据集训练的机器学习算法估计ACHD预后和指导治疗的实用性。由于涉及大量自动化过程,这些DL算法可以轻松扩展到多机构数据集,以进一?#25945;?#39640;准确性并最终成为基于在线的决策工具。

            原始出处:

            Gerhard-Paul Diller.Machine learning algorithms estimating prognosis and guiding therapy in adult congenital heart disease: data from a single tertiary centre including 10019 patients.Eur Heart J. 26 January 2019.

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