Za pacijente sa pneumonijom stečenom u zajednici (CAP), model dubokog učenja (DL) koji koristi početne rendgenske snimke grudnog koša može predvideti 30-dnevni mortalitet, prema studiji objavljenoj na mreži 14. juna u American Journal of Roentgenology.
Changi Kim, iz Nacionalne univerzitetske bolnice u Seulu u Južnoj Koreji, i njegove kolege razvili su DL model za predviđanje 30-dnevnog mortaliteta kod pacijenata sa CAP koristeći rendgenske snimke grudnog koša od vremena postavljanja dijagnoze od 7.105 pacijenata iz jedne ustanove. Model je procenjen kod pacijenata kojima je dijagnostikovan CAP tokom poseta odeljenju hitne pomoći iz iste ustanove (temporalni test model [947 pacijenata]) i iz dve dodatne različite institucije (eksterne testne kohorte A i B [467 i 381 pacijent, respektivno]).
Istraživači su otkrili da je u vremenskom skupu testova, površina ispod operativne karakteristične krive prijemnika (AUC) za predviđanje 30-dnevnog mortaliteta bila veća za DL model od utvrđenog CURB-65 skor za predviđanje rizika (0,77 prema 0,67, respektivno); u eksternim test kohortama A i B, viši AUC za DL model nije bio značajan u poređenju sa CURB-65 (0,80 prema 0,73 i 0,80 prema 0,72, respektivno).
U tri kohorte, DL model je pokazao značajno veću specifičnost (opseg, 61 do 69 naspram 44 do 58 procenata, respektivno) pri istoj osetljivosti koju je postigao rezultat CURB-65. U poređenju sa rezultatom CURB-65, kombinacija DL modela i CURB-65 rezultata je dala povećanje AUC u vremenskoj test kohorti i eksternoj test kohorti B (0,77 i 0,80, respektivno).
„DL model može voditi kliničko donošenje odluka u upravljanju pacijentima sa CAP-om tako što će identifikovati visokorizične pacijente koji zahtevaju hospitalizaciju i intenzivan tretman“, pišu autori.
Dva autora su otkrila finansijske veze sa Lunitom.
