AI dan Masalah-Masalah Sulit Dunia · Kedokteran & penemuan obat · Nature (computational biology) · 2026-10-25
Pembelajaran mesin yang dapat diinterpretasi untuk memprediksi gangguan oksigenasi intraoperatif selama ventilasi satu paru pada bedah toraks: studi kohort retrospektif
Judul asli: Interpretable machine learning for predicting intraoperative oxygenation impairment during one-lung ventilation in thoracic surgery: a retrospective cohort study
Studi ini menguji lima model pembelajaran mesin pada data 519 pasien bedah toraks untuk memprediksi gangguan oksigenasi selama ventilasi satu paru. Model random forest berkinerja terbaik (AUC 0,924), mengungguli regresi logistik (0,790). Analisis SHAP mengidentifikasi tekanan akhir ekspirasi positif, tekanan parsial oksigen arteri prabedah, dan indeks massa tubuh sebagai prediktor utama.