Модель оценки рисков искусственного интеллекта для профилактики осложнений в пластической хирургии (искусственный интеллект) (AI)

Дизайн и процедуры исследования:

Цель этого наблюдательного исследования — определить, может ли модель оценки риска на основе искусственного интеллекта помочь предотвратить осложнения у пациентов пластической хирургии, улучшая процесс принятия решений, предоставляя рекомендации по устранению факторов риска и помогая врачам выбрать подходящее время и условия для плановых процедур. пластическая хирургия.

Методология:

Исследование проводилось с января 2021 года по май 2024 года, в нем приняли участие 3347 пациентов, оцененных с использованием модели оценки риска ИИ в условиях индивидуальной практики. Модель использует алгоритм для оценки клинических данных и истории болезни пациента, расчета показателей риска, выделения факторов риска и формирования персонализированных рекомендаций.

Оценки пациентов:

Сбор данных: участники заполняют онлайн-форму, собирая данные о различных клинических факторах, включая ИМТ, возраст, показатель Каприни, привычки к курению и пол.

Расчет риска. Алгоритм рассчитывает показатели риска, отмечает аномальные значения и проверяет наличие дисморфического расстройства тела (BDD) с использованием опросника по дисморфическим расстройствам тела (BDDQ).

Классификация риска: Пациенты делятся на группы низкого, среднего и высокого риска в зависимости от их показателей риска.

Персонализированные рекомендации. Модель генерирует конкретные рекомендации для каждого пациента на основе оценки риска, в том числе:

Контроль веса: рекомендации по целевому весу для пациентов с ИМТ ≥ 25,1. Отказ от курения: советы пациентам, которые курят, чтобы бросить курить. Контроль артериального давления: Рекомендации гипертоникам ежедневно контролировать артериальное давление и обращаться к кардиологу.

Тромбоз глубоких вен (ТГВ) и варикозное расширение вен: рекомендации по ультразвуковой допплерографии нижних конечностей за 24–72 часа до операции для пациентов с ТГВ, коагулопатией, варикозным расширением вен или оценкой Каприни ≥ 8.

Коморбидные заболевания: Рекомендации по проведению эхокардиограммы сердца и стресс-тестов для пациентов старше 50 лет с артериальной гипертензией или предшествующей сосудистой патологией.

Рекомендации по питанию: пациентам с ИМТ ≤ 25,1 рекомендуется проконсультироваться с диетологом и пройти обследование на расстройства пищевого поведения с консультацией психиатра.

Направления к специалистам: предложения о консультациях с эндокринологами, бариатрическими хирургами, кардиологами, гематологами или другими специалистами в соответствии с данными сопутствующих заболеваний, а также направления к психиатрам в соответствии с скринингом BDD.

Управление данными:

Данные, полученные от участников, анонимизируются и надежно хранятся для защиты частной жизни и конфиденциальности пациентов. Процесс управления данными включает в себя:

Анонимизация конфиденциальных данных: вся личная информация (PII) удаляется или маскируется, чтобы обеспечить защиту личности участников. Обезличенные данные используются для анализа с целью сохранения конфиденциальности.

План обеспечения качества: регулярные процедуры проверки данных и реестра, включая мониторинг и аудит объекта, для обеспечения целостности данных.

Проверки данных: проверки согласованности полей данных и предопределенных правил для диапазона. Проверка исходных данных: сравнение данных реестра с внешними источниками, такими как медицинские записи, для оценки точности и полноты.

Словарь данных: подробные описания каждой переменной, включая источник, кодировку и нормальные диапазоны.

Стандартные операционные процедуры (СОП): процедуры набора пациентов, сбора данных, управления, анализа, сообщения о нежелательных явлениях и управления изменениями.

Статистический анализ:

Статистический и логический анализ проводился с использованием блокнота Colab для обеспечения надежности и воспроизводимости. Первичным показателем результата была частота осложнений в каждой группе риска. Вторичные показатели результатов включали корреляцию между факторами риска и осложнениями.

Оценка размера выборки:

Размер выборки был определен таким образом, чтобы обеспечить достаточную мощность для выявления различий в частоте осложнений между группами риска.

План действий при недостающих данных:

Имелись процедуры для устранения недостающих данных, включая методы вменения и анализ чувствительности.

План статистического анализа:

План анализа включал описательную статистику, корреляционный анализ и регрессионные модели для оценки взаимосвязи между факторами риска и осложнениями.