الذكاء الاصطناعي ومشكلات العالم الصعبة · الطب واكتشاف الأدوية · Nature (computational biology) · 2026-10-25

التعلم الآلي القابل للتفسير للتنبؤ باختلال الأكسجة أثناء الجراحة خلال التهوية الرئوية الأحادية في جراحة الصدر: دراسة أترابية بأثر رجعي

العنوان الأصلي: Interpretable machine learning for predicting intraoperative oxygenation impairment during one-lung ventilation in thoracic surgery: a retrospective cohort study

اختبرت هذه الدراسة خمسة نماذج للتعلم الآلي على بيانات 519 مريضًا خضعوا لجراحة الصدر للتنبؤ باختلال الأكسجة أثناء التهوية الرئوية الأحادية. وكان نموذج الغابة العشوائية الأفضل أداءً (AUC 0.924)، متقدمًا على الانحدار اللوجستي (0.790). وحدد تحليل SHAP ضغط نهاية الزفير الإيجابي وضغط الأكسجين الجزئي الشرياني قبل الجراحة ومؤشر كتلة الجسم بوصفها أهم العوامل التنبؤية.

اقرأ المصدر الأصلي ↗

جميع العناصر →