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Can Artificial Intelligence Improve the Appropriate Use and Decrease the Misuse of REBOA?
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AI
DOI：10.3390/bioengineering12101025.png)
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摘要
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背景：使用主动脉复苏性腔内球囊闭塞术（REBOA）控制不可压迫性躯干出血仍存在争议。本研究旨在利用一种新型且透明/可解释的人工智能（AI）方法，称为最优策略树（OPTs），以提高REBOA在血流动力学不稳定的钝性创伤患者中的合理使用并减少误用。方法：我们训练并验证了OPTs，该模型根据生存率在2010–2019年ACS-TQIP数据库中所有出血性休克钝性创伤患者中以50:50的比例“开具”REBOA处方。出血性休克定义为入院时收缩压≤90 mmHg或就诊后前4小时内输血需求≥4单位。将OPT处方后的预期24小时死亡率与接受或未接受REBOA治疗患者的实际24小时死亡率进行比较。结果：在450万名患者中，纳入100,615例，其中803例接受REBOA治疗。REBOA组患者盆腔骨折、股骨骨折、血胸、气胸和胸主动脉损伤的发生率更高（p < 0.001）。REBOA组与非REBOA组的24小时死亡率分别为47%和21%（p < 0.001）。OPTs使REBOA组24小时死亡率降低18%，非REBOA组降低0.8%。我们通过建议在REBOA导致不良结局的情况下不使用该技术，从而特异地避免了REBOA的误用。结论：这项概念验证研究显示，可解释的AI模型可通过优化REBOA的使用并减少误用，改善血流动力学不稳定的钝性创伤患者的死亡率。迄今为止，这些模型已被用于预测结局，但其开创性应用将在于开具干预措施处方并改变结局。
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
B
IF:
3.7
论文数:
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被引数:
1.6W
机构
引用论文
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