Gastroenterology：AI系统用于上消化道出血高危患者的识别
2020-01-06 MedSci MedSci原创
研究认为，AI系统在高危上消化道出血患者识别中的应用效果优于现有方案
研究人员分析了从2014年3月至2015年3月在4个国家（美国、苏格兰、英格兰和丹麦；n=1958）的医疗中心收集的UGIB患者数据。使用这些数据来推导和内部验证AI模型，以预测30天内患者不良预后，包括干预（输血或止血干预）或死亡，并将该系统与现有内镜前临床风险评分系统（Glasgow-Blatchford评分[GBS]、入院Rockall评分和AIMS65）进行了比较。
AI模型在内部验证中，对高危患者识别的AUC=0.91，各个现有临床评分系统表现如下：GBS的AUC值为0.88（P=.001），Rockall评分为0.73（P<0.001），AIMS65评分为0.78（P<0.001）。在外部验证队列中，AI系统高危患者识别AUC为0.90，GBS为0.87（P=0.004），Rockall评分为0.66（P<0.001），AIMS65为0.64（P<0.001）。在AI系统和GBS对患者识别的敏感性为100%，AI系统的特异性为26%，而GBS为12%（P<0.001）。
研究认为，AI系统在高危上消化道出血患者识别中的应用效果优于现有方案。
原始出处：
Dennis L. Shung et al. Validation of a Machine Learning Model That Outperforms Clinical Risk Scoring Systems for Upper Gastrointestinal Bleeding. Gastroenterology. January 2020.
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