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新算法可以更準確地預測心力衰竭后的預期壽命

加州大學洛杉磯分校的研究可以幫助醫療保健提供者更好地利用挽救生命的資源。加州大學洛杉磯分校研究人員開發的一種新算法可以更準確地預測哪些人將在心力衰竭中幸存下來,以及他們接受心臟移植的時間長短。該算法將使醫生能夠對正在等待心臟移植的患者進行更個性化的評估,從而可以使醫療保健提供者更好地利用有限的救生資源,并有可能降低醫療保健成本。

隨著精密醫學在醫療保健領域的發展,這項研究可能是針對個別患者量身定制器官移植程序的關鍵步驟。這項研究發表 在PLOS One上,由UCLA Samueli工學院的校長電氣和計算機工程教授Mihaela van der Schaar領導。

該算法被研究人員稱為“預測樹”,它使用機器學習-意味著計算機會隨著時間的推移有效地從其他新數據中“學習”。它考慮了53個數據點-包括年齡,性別,體重指數,血型和血液化學成分-以解決等待心臟移植的人群之間的復雜差異以及潛在的心臟移植受者與供體之間的相容性。

預測樹使用這53個數據點,根據是否接受移植來預測心力衰竭患者的壽命。(在這些數據點中,有33個涉及有關接收者或潛在接收者的信息,有14個與捐助者有關,有六個與捐助者和接收者之間的兼容性有關。)

研究人員根據在器官共享聯合網絡(該組織與的捐贈者和移植接受者相匹配的非營利組織)中注冊的人的30年數據測試了“預測樹”。他們發現,他們的算法可以顯著地預測某人的壽命會比衛生保健提供者目前使用的方法更適合生活。

“我們的工作表明,使用這種基于機器學習的新算法可以挽救更多生命,”范德·沙爾(van der Schaar)說,他也是倫敦阿蘭·圖靈研究所的圖靈研究員,牛津。“這對于確定哪些患者最需要緊急心臟移植以及哪些患者是橋梁療法(例如植入式機械輔助裝置)的良好候選人特別有用。”

該算法能夠分析潛在的潛在移植候選者的許多可能的風險情況,以幫助醫生更全面地評估可能成為心臟移植候選者的人,并且它具有足夠的靈活性,可以隨著治療方法的發展合并更多的數據。

加州大學洛杉磯分校戴維·格芬醫學院的心臟病專家馬丁·卡迪拉拉斯博士說:“采用這種方法,我們能夠鑒定出大量的患者,他們是良好的移植候選者,但傳統方法無法鑒定出這些患者。” “這種方法通過為同一問題提供多種替代解決方案,但要考慮到每個人的可,從而更好地類似于人類的思維過程。”

例如,與目前大多數醫生用來預測哪些移植對象將在移植后至少存活三年的預測模型(一種常用的基準)進行比較時,UCLA算法的效果優于模型14%,正確地預測出將有2,442例心臟接受移植手術的17441名接受手術的人,并且在手術后至少活了那么久。

除van der Schaar和Cadeiras之外,該研究的其他主要作者是UCLA工程學博士生Jinsung Yoon和UCLA杰出的經濟學和數學教授William Zame。論文的作者是倫敦大學學院法爾健康信息學研究所的Amitava Banerjee博士,以及UCLA工程學博士學位的艾哈邁德·阿拉(Ahmed Alaa)。

Van der Schaar說,“預測樹”算法可用于從醫學數據庫和許多其他類型的復雜數據庫中獲取見解。Yoon,Zame和van der Schaar已經證明它可以識別筆跡,并預測信用卡欺詐和特定新聞的流行。

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