IA para Estratificação de Risco: Modelos DL Multimodais Oferecem Prognóstico Melhorado para Embolia Pulmonar

Tabela de Links

Resumo

1. Introdução
2. Métodos
3. Resultados
4. Discussão
5. Conclusões, Agradecimentos e Referências

5. Conclusões

Os modelos DL multiómicos baseados em características CTPA combinadas e variáveis clínicas demonstraram desempenho melhorado em comparação com a pontuação PESI isolada para previsão de mortalidade na EP. A adição do PESI ao modelo multimodal demonstrou apenas uma melhoria marginal no desempenho, ilustrando que os modelos baseados em IA são suficientemente capazes de prever a sobrevivência. Os modelos multimodais melhoraram de forma semelhante o desempenho em relação ao PESI isolado na estimativa de risco de mortalidade em 30 dias. Através da análise NRI, os dados clínicos e de imagem demonstraram independentemente contribuir para o melhor desempenho do modelo multimodal. Estas descobertas demonstram a força de um modelo DL multimodal em comparação com o padrão clínico atual do PESI, transformando o prognóstico num processo inteligente que integra maior informação clínica e de imagem. Adicionalmente, demonstrámos a concordância do nosso modelo com indicadores clínicos de mortalidade, como a disfunção do VD. Análises adicionais podem esclarecer melhor a conexão de vários fatores de risco com a mortalidade em pacientes com EP, e como esta informação pode ser aproveitada para o desenvolvimento de modelos na previsão de sobrevivência. No entanto, os benefícios do nosso modelo só podem ser confirmados por validação adicional em conjuntos de dados maiores e mais diversos, bem como por testes prospetivos dos modelos desenvolvidos.

\ O nosso estudo destaca a utilidade dos modelos baseados em DL no prognóstico e estratificação de risco em pacientes com EP. A IA tem o potencial de melhorar o fluxo de trabalho clínico para radiologistas e médicos, fornecendo informações diagnósticas e prognósticas rápidas e precisas. Ao oferecer uma estratificação de risco oportuna e precisa para pacientes com EP, a IA pode oferecer um benefício substancial aos pacientes e prestadores, informando a tomada de decisão clínica, potencialmente melhorando os resultados dos pacientes.

Agradecimentos

Nenhum.

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Figura

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\ Características detalhadas dos pacientes das variáveis clínicas PESI utilizadas para calcular a pontuação PESI para cada paciente.

\ Todas as variáveis contínuas são relatadas como mediana (intervalo interquartil), e todas as variáveis categóricas são relatadas como número (%). Valores p estatisticamente significativos estão em negrito (p < 0,05). O estado de falecido não é uma variável clínica PESI.

\ BP = Pressão Arterial. PESI = Índice de Severidade da Embolia Pulmonar.

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\ Valores gerais do índice c e intervalos de confiança de 95% correspondentes do PESI e modelos de previsão.

\ INSTITUTION3 = INSTITUTION3. PESI = Índice de Severidade