AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-25

थोरेसिक सर्जरी में वन-लंग वेंटिलेशन के दौरान ऑपरेशन के समय ऑक्सीजनेशन में बाधा का पूर्वानुमान लगाने के लिए व्याख्या-योग्य मशीन लर्निंग: एक पूर्वव्यापी समूह अध्ययन

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

इस अध्ययन में वन-लंग वेंटिलेशन के दौरान ऑक्सीजनेशन में बाधा का पूर्वानुमान लगाने के लिए थोरेसिक सर्जरी के 519 रोगियों के डेटा पर पाँच मशीन लर्निंग मॉडलों का परीक्षण किया गया। रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल ने सबसे अच्छा प्रदर्शन किया (AUC 0.924), जो लॉजिस्टिक रिग्रेशन (0.790) से आगे रहा। SHAP विश्लेषण में पॉज़िटिव एंड-एक्सपिरेटरी प्रेशर, ऑपरेशन-पूर्व धमनी ऑक्सीजन आंशिक दाब और बॉडी मास इंडेक्स मुख्य पूर्वसूचक के रूप में पहचाने गए।

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