基于机器学习算法预测心脏外科手术用血

昨日，有读者朋友和小编探讨，关于妇产科输血方向有什么课题可以做，小编提供了一个思路，就是有可能需要紧急输血、大输血的医疗场景，都可以尝试着做一个预测模型。在小编曾经的工作经历中，尝试做肝移植患者术中用血预测。鉴于移植用血量大，很难做到精准用血，临床上联合开展的意愿不足，病例量较少，临床信息收集存在一些困难，且小编临床知识以及统计学方面的能力不足，导致未能如愿展开，但公众号之前曾和大家分享过一篇关于肝移植用血预测的论文，可见还是有同道在从事相关的工作的。学好统计学很重要今天和大家分享的这篇文章发表于2022年最近一期Scientific Reports，使用机器学习算法对心脏外科手术用血进行预测。基于2014至2019年间在他们的机构中的2410位心胸手术患者的数据，来自犹他大学的研究者开发了一种基于混合机学习的算法来预测血液使用量。使用随机森林非线性算法确定重要的患者变量，然后使用高斯过程回归模型确定患者变量与红细胞血液使用之间的关系。这种基于机器学习的算法在另外437名心胸外科患者身上得到了验证，能够高精度地预测术中红细胞的使用。该研究论文的第一作者并非临床医师或输血医师，而是来自犹他大学计算机学院。更多的医学问题，正在抽象转换成数学模型，这一转变可能会给医疗带来巨大的变革。一门科学的成熟程度，取决于他能被数学化的程度。现代医学以往一直被认为是相对封闭的学科，随着学科交叉渗透，这一藩篱正在被快速打破，学界、产业界都在主动或被动拥抱其他学科，必将有力促进医学、生命科学的进步。该文已上传至知识星球，有需要的朋友可以移步下载。
（责任编辑：dawenwu）