2023年1月20日星期五(HealthDay新闻)——根据1月17日在线发表在《放射学》上的一项研究，对胸部x线片的深度学习(DL)分析可能会改善急诊科急性胸痛(ACP)综合征患者的分诊。
Márton Kolossváry，来自波士顿马萨诸塞州总医院的医学博士和博士及其同事研究了初始胸片的DL分析是否可以帮助ACP综合征患者的分类。为了预测30天的复合终点，包括急性冠状动脉综合征、肺栓塞或主动脉夹层，以及全因死亡率，基于胸片对23005名患者进行了DL模型训练。使用受试者工作特征曲线下的面积(AUC;模式一:年龄+性别;模型2:模型1 +常规肌钙蛋白或d-二聚体阳性;模型3:模型2 + DL预测)在内部和外部数据集中。
研究人员发现，与模型1和2相比，包含DL预测的模型3显著提高了具有复合结果的人的甄别能力(模型1、2和3的AUC分别为0.62、0.76和0.85)。总体而言，当敏感性阈值为99%时，使用模型3时，14%的患者可以延迟进行ACP综合征的心血管或肺部鉴别诊断，而使用模型2时，2%的患者可以延迟进行鉴别诊断。在不同的年龄、性别、种族和民族群体中，模型3保留了其诊断性能。
Kolossváry在一份声明中说:“与使用年龄、性别、肌钙蛋白或d-二聚体信息的模型相比，我们能够提供更准确的关于患者结局的预测。”
一名作者披露了与制药和医疗器械行业的财务联系。
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