问题:2021年4月10日
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2021年3月8日
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深度学习模型能准确预测需要手术治疗的青光眼进展
问题:2021年4月10日
与眼科医生的预测相比，使用文本和数字输入特征的新开发的深度学习模型能更好地预测青光眼进展何时会导致手术。
“我们确实认为，预测模型最终可以在提供临床决策支持或自动识别临床试验中的高危患者方面有所帮助，但在任何部署之前，性能仍必须得到改善。”王颖，医学博士，在虚拟的美国青光眼协会年会上说。
研究人员开发了几个深度学习模型预测青光眼进展需要手术。开发了两个模型，一个使用非结构化输入，如文本和神经词嵌入来表示临床记录，另一个使用结构化输入，如ICD和CPT代码。他们的预测青光眼手术表现和第三个结合非结构化和结构化输入的模型与眼科医生的预测表现进行了比较。
研究人员使用了2008年至2020年在一个中心的青光眼患者的眼科临床记录。结构化数据包括人口统计学信息、诊断代码、既往手术和临床信息。此外，来自患者头120天记录的词汇被映射到眼科领域特定的神经词汇嵌入，王说。
研究者使用深度学习模型的曲线下面积(area under the curve, AUC)和F1分数作为评价指标。
在4512名患者中，共有748人接受了青光眼手术。结合两种组合输入的深度学习模型的AUC最高，为0.731，而非结构化输入模型的AUC为0.697，结构化模型的AUC为0.658。
“我们也有一位眼科医生回顾了300张图表及其相关记录，以提供眼科医生对患者是否会进行手术的人类水平预测。你可以看到，所有的模型都优于眼科医生的模型。”
她说，包含文本的深度学习模型比只包含非自由文本数据的模型表现更好。
