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机器学习开始了不明智的眼科手术

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Eyesight研究人员已经开发了一种机器学习架构,其最佳模型(集成分类器)在将角膜屈光手术的良好候选者与可能患有术后并发症或不良结果的患者中分离出来时,达到了93.4%的准确度。

该模型的性能比传统的筛选方法以及参与研究的经验丰富的眼科医生要好得多。

完整的研究在npj Digital Medicine中公开发布。

新加坡眼科研究所的资深作者泰勒·亨泽(Richard Hyungtaek Rim)及其同事训练了五种算法,以识别合适的手术对象。

他们使用这些重叠的工具构建了高性能的整体分类器,在角膜断层图像,人口统计学数据以及来自超过10,000名患者的其他眼科检查数据中进行了训练。

该团队在内部对来自2,600多名患者的数据进行了验证,随后在内部使用了在架构开发阶段之后接受筛选检查的5,200多名患者的数据进行了外部验证。

作者总结说:“我们提出的机器学习模型有望得到可靠的执行,因为它是由大量人员训练而成的。” 术前数据的自动分析可以为屈光手术提供安全可靠的临床决策。将来,这种方法将有助于对手术选择进行标准化和自动选择。”

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