AI mudel võib aidata rasvaimu ohutumaks muuta

AI mudel võib aidata rasvaimu ohutumaks muuta

Värskelt välja töötatud tehisintellekti (AI) mudel ennustab väga täpselt verekaotust patsientidel, kellele tehakse suuremahuline rasvaimu, teatab uuring jaanuarikuu numbris.Plastiline ja taastav kirurgia®,Ameerika Plastiliste Kirurgide Seltsi (ASPS) ametlik meditsiiniajakiri. Ajakiri avaldatakse Wolters Kluweri Lippincott portfellis.

AI mudeli väljatöötamine verekaotuse ennustamiseks rasvaimu ajal on murranguline edusamm, mis võib parandada patsientide ohutust ja kirurgilisi tulemusi, vastavalt uuele uuringule, mille juhivad Mauricio E. Perez Pachon, Mayo Clinic, Rochester, Minnesota ja Jose T. Santaella, MD, CIMA Clinic-Loja, E. Teadlased kirjutavad, et tehisintellekti juhitud ennustavate mudelite võimsust kasutades saavad kirurgid kohandada oma protseduure iga patsiendi individuaalsetele vajadustele, tagades optimaalsed tulemused ja minimeerides selliste komplikatsioonide riski nagu liigne verekaotus.

AI kasutamine verekaotuse ennustamiseks rasvaimu ajal

Rasvaimu on maailmas kõige levinum ilukirurgia protseduur ja seda tehakse aastas enam kui 2,3 miljonile patsiendile. Kuigi rasvaimu on üldiselt ohutu, on liigne verekaotus potentsiaalselt tõsine tüsistus, eriti kui eemaldatakse suuremad rasvakogused. Tehisintellektil põhinevad tööriistad on välja töötatud verekaotuse vältimiseks erinevatel meditsiinilistel erialadel ja kirurgilistel protseduuridel, nagu lülisamba-, ortopeedilised ja traumakirurgia.

Dr Perez Pachon, Santaella ja tema kolleegid kasutasid masinõppetehnoloogiaid, et analüüsida andmeid 721 patsiendilt, kellele tehti ulatuslik rasvaimu, mille kogumaht oli üle 4000 milliliitri (neli liitrit) rasva ja vedelikku. Kõik protseduurid viidi läbi kahes kliinikus, üks Colombias ja teine ​​Ecuadoris, järgides identseid rasvaimu protokolle.

621 patsiendist koosneva juhusliku valimi andmeid kasutati hinnangulise verekaotuse prognoosimise mudeli väljatöötamiseks, mis hõlmas suurt hulka demograafilisi, kliinilisi ja kirurgilisi andmeid. Seejärel testisid teadlased oma mudeli jõudlust verekaotuse mahu ennustamisel ülejäänud 100 patsiendil.

94% täpsusega mudel võib aidata muuta rasvaimu ohutumaks

Tulemused näitasid "suurepärast kokkulepet" ennustatud ja hinnangulise verekaotuse mahtude vahel standardhälbega (variatsioon keskmise ümber) 26 milliliitrit. Maksimaalne erinevus ennustatud ja tegeliku verekaotuse vahel oli umbes 188 ml, samas kui minimaalne erinevus oli vaid 0,22 ml.

Üldiselt oli AI-tööriist verekaotuse ennustamisel 94% täpne. "See täpsus suurendab mudeli potentsiaali otsustusabivahendina keha kontuuride kujundamise protseduurides, kus intraoperatiivse verekaotuse ennustamine on patsiendi ohutuse ja kirurgilise planeerimise seisukohast kriitilise tähtsusega," kirjutavad teadlased. "[S]kirurgid saavad kasutada prognoositud verekaotuse hinnanguid, et teha teadlikke otsuseid perioperatiivse juhtimise kohta, nagu vajadus vereülekannete, vedelikuhalduse ja muude kriitilise hoolduse meetmete kohta."

"See ennetav lähenemine võib märkimisväärselt vähendada kõrvaltoimete esinemist, lühendada taastumisaegu ja aidata kaasa patsientide paremale harimisele ja haridusprotsessidele," ütles dr Perez Pachon ja Santaella.

Teadlased kavandavad täiendavaid uuringuid oma tehisintellekti mudeli täpsustamiseks, sealhulgas täiendkoolitust, kasutades kogu maailmast pärit kirurgide andmeid. Dr Perez Pachon kommenteerib: "Usume, et tehisintellekti tehnoloogia tulevastel uuringutel on piiramatu potentsiaal patsientide ohutuse parandamiseks ja ootame selle valdkonna edasist arengut."

Allikad: