AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-25

থোরাসিক সার্জারিতে ওয়ান-লাং ভেন্টিলেশনের সময় অন্তঃঅস্ত্রোপচার অক্সিজেনেশন ব্যাঘাত পূর্বাভাসের জন্য ব্যাখ্যাযোগ্য মেশিন লার্নিং: একটি রেট্রোস্পেক্টিভ কোহর্ট গবেষণা

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

এই গবেষণায় ওয়ান-লাং ভেন্টিলেশনের সময় অক্সিজেনেশন ব্যাঘাত পূর্বাভাসের জন্য ৫১৯ জন থোরাসিক সার্জারি রোগীর ডেটার ওপর পাঁচটি মেশিন লার্নিং মডেল পরীক্ষা করা হয়েছে। র‍্যান্ডম ফরেস্ট মডেল সবচেয়ে ভালো ফল করেছে (AUC 0.924), যা লজিস্টিক রিগ্রেশনের (0.790) চেয়ে এগিয়ে। SHAP বিশ্লেষণে পজিটিভ এন্ড-এক্সপিরেটরি প্রেশার, অস্ত্রোপচার-পূর্ব ধমনীয় অক্সিজেন আংশিক চাপ এবং বডি মাস ইনডেক্সকে প্রধান পূর্বাভাসক হিসেবে চিহ্নিত করা হয়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →