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人工智能模型预测肾移植存活率

发布时间:2024-10-25 10:10:46来源:

根据 10 月 22 日在线发表在《肾衰竭》杂志上的一项研究,使用先进的人工智能开发的英国尸体捐献肾移植结果预测 (UK-DTOP) 模型在预测肾移植存活率方面表现出卓越的校准和辨别能力。

来自英国考文垂和沃里克郡大学医院的 Hatem Ali 和同事分析了英国移植登记处的数据,包括 2008 年至 2022 年之间的 29,713 例移植病例,以评估 XGBoost、随机生存森林和最佳决策树机器学习模型的预测性能。

研究人员发现,XGBoost 表现出色,一致性指数最高(0.74),曲线下面积始终高于 0.73。与一致性指数为 0.57 的传统肾脏捐赠者风险指数相比,UK-DTOP 模型表现出了显著的改善。使用综合 Brier 评分进行的校准评估进一步凸显了 XGBoost 模型的先进功能,得分为 0.14,表明生存概率预测准确。使用通过 k 均值聚类的无监督学习,根据捐赠者和移植特征确定了五个不同的聚类;使用贝叶斯 Cox 回归进一步分析证实了各个聚类之间存在显著的生存结果差异。

“我们的研究结果表明,肾脏分配政策应该更新,以包括更详细的风险分层,”作者写道。“这可能导致更先进的模型,更好地考虑捐赠者的复杂性,改善移植结果,并帮助接受器官捐赠时做出更好的决策。”

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