手抄本精读 | 可预测术中低血压的深度学习模型

主要第一集：分类法仿真完全一致的接收者操作者相似性曲率下占地（AUROC）和紧接仿真完全一致的MAE。

次要第一集：精确度、特异度，阳性预期值和阴性预期值，并带有如下的退路点：（i）预期下一代再次发生失调重大事件精确度近90%时作为一个退路点。（ii）用作近登净资产测算受益最佳退路点。组内绝对值从仔细观察到的和紧接仿真预估到的MAP中的测算得来。

资料统计分析

其本质资料用做描绘病变相似性并尽量地此表近为算精平皆数（标准差）或理论上最大值（比例）。数据统计分析年轻人的相似性是基于有创多通道仿真AUROC中的位值的检验来重现的。所有的资料以点估计的步骤描绘并带有95%的方差。不确定性测算自16个重复的检验，其资料集用作伪随机数建模透过了单个拆散。Python（3.7.0修改版）和R语言（3.6.3修改版）用做波形实例、仿真的开发计划和验证，GIS以及资料统计分析。P＜0.05被指出是有统计学内涵。

精确度统计分析

在数据统计分析初始资料统计分析中的，判别失调重大事件为MAP＜65mmHg。但考虑到门诊治疗或更为年过的治疗的认知相似性，数据统计分析工作人员还透过了判别MAP＜55mmHg为失调重大事件时的精确度统计分析。其他的主角与初始统计分析中的完全相同。

结 椒

RESULTS

治疗和资料集

本数据统计分析就此扩及3301名病变（上图1a），其中的1980名病变（60%）归于训练资料集，330名病变（10%）分至验证资料集以及991名病变（30%）归至测试资料集。失调和非失调重大事件中的病变相似性，临床不同之处以及资料集的构成回顾见补充此表1 ()。

▲ 上图 1

分类法仿真

分类法仿真的接收者操作者相似性曲率（ROC）详见上图2a。对于有创仿真而言，相对于只用作气管受滚正弦波的仿真，在5，10和15min预期多方面，有着所有四种正弦波的多通道仿真有着更为好的AUROC平庸但却没统计学内涵。对于无创仿真而言，用作四种正弦波的多通道仿真在5，10和15min预期多方面的平庸相比高于只用作光电直径上图的仿真。具备精确度和特异性的最佳操作者也就是说的其他原设计和高精确度的也就是说详见此表1。

▲ 上图 2

▲ 此表 1

紧接仿真

此表2和上图3回顾了紧接仿真的MAE和其他原设计。对于有创仿真，多通道仿真对比只用作气管受滚正弦波的仿真有着相比更为小的MAE。对于无创仿真，多通道仿真对比只用作光电直径上图的仿真有着相比更为小的MAE。上图2b看出了紧接仿真的ROC，该曲率基于对估测的MAP运用于多种也就是说所透过的二分法分类法：失调或非失调。紧接仿真的AUROC比分类法仿真的大抵小。而对于有创和无创仿真而言，像分类法仿真这样的多通道仿真对比单通道仿真始终有更为好的平庸。

▲ 此表 2

▲ 上图 3

结合仿真

数据统计分析工作人员预期用作气管受滚正弦波的有创仿真比无创仿真突出平庸。因此，数据统计分析工作人员用作无创仿真总计同从没连续气管受滚的中的获取的变量，数据统计分析其性能的提升（上图1b）。在决定5，10和15min失调重大事件多方面，结合仿真相比比无创多通道仿真在监督分类法执行（参阅AUROC；此表1和上图2）和紧接执行（参阅MAE；此表2）上突出平庸，但却依旧劣于有创仿真。

仿真GIS和文义

补充此表S2展示了对于心脏声学不保持稳定切除精病变的仿真运行可能。每次失调重大事件再次发生前所15min可仔细观察到驱动结椒的猛增，在重大事件再次发生期间无论如何可以维持大量的驱动结椒。而这一平庸却没能不间断15min。这一差异性可能由于无视了旨在保持稳定血滚的干涉措施（例如输注毛细血管活性）。尽管驱动结椒分布在各个仿真皆大抵有不同，警报触发Mode却大抵显相似，驱动值高于其操作者也就是说。

上图4看出的是用作Grad-CAM摄制的精确度连续函数上图，目的在于GIS在失调重大事件中的用来决策的正弦波周围。在有创多通道仿真中的（上图4a），尽管气管受滚正弦波是主要的预期信息源，仿真同样测定到利于更为好预期的其他波形的推移（例如痉挛Mode彻底改变，每搏性状度和心电上图杂音）。这些推移督导决策的重要性在无创仿真中的则更为为相比（4b）。

▲ 上图 4

精确度统计分析

对判别为MAP＜55mmHg的失调重大事件透过了仿真精确度统计分析。资料集的构成和平庸的原设计回顾在了补充此表2。由于失调的宽松判别，失调重大事件和非失调重大事件分类法中的存在着特别是在的不平衡。然而，相比较初始统计分析，分类法仿真的AUROC和紧接仿真的MAE平庸却出极微小的差异性。

总 结

CONCLUSION

这项数据统计分析说明了，用作值得注意有创或无创中的的微生物波形构建的深修习仿真能够预期5，10和15min后的失调重大事件。在不同的病变和各种切除精各种类型中的，该预期仿真皆发挥出色。当总计同多种波形时，可实质性提升其预期能力。然而，在治疗筛选，资料源处理以及实际用作等多方面仍存在不足和局若无。但是不可否认，该预期仿真的出现能够在一定高度上帮助医生原定未知、原定准备好，以降低精中的失调及连带预后的安全性。

更早文献：

Lee, S., Lee, H.C., Chu, Y.S., Song, S.W., Ahn, G.J., Lee, H., Yang, S., and Koh, S.B. (2021). Deep learning models for the prediction of intraoperative hypotension. Br J Anaesth 126, 808-817.

编 译：张震宇

排 版：蒋 明

中学部 审：方 昌

缪长虹

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