پیش بینی میزان نیاز به انتقال خون حین عمل در جراحی فیوژن ستون فقرات با استفاده از یادگیری عمیق
مجله انجمن آنستزیولوژی و مراقبتهای ویژه ایران,
دوره 2 شماره 121 (1402),
3 شهریور 2025
چکیده
مقدمه: خونریزی در حین عمل جراحی یکی از مهمترین و خطرناکترین عوارض جراحی فیوژن ستون فقرات است. پیشبینی نیاز به تعداد واحدهای پک سل در جراحی فیوژن ستون فقرات میتواند به شناسایی بیماران در معرض خطر کمک کرده و همچنین نیاز به ترانسفیوژن و مشکلات مرتبط با آن را کاهش دهد. استفاده از تکنیکهای قدرتمند یادگیری عمیق میتواند به ظرفیت پیشبینی بالا منجر شود. روشها: در این تحلیل، دادههای ۳۹۴ بیمار که تحت عمل جراحی فیوژن خلفی مهرههای کمری و توراسیک قرار گرفتهاند، بررسی شد. ۱۹ ویژگی تأثیرگذار بر تعداد واحدهای پک سل مورد استفاده بهعنوان ورودی استفاده شد. سپس، الگوریتمهایی با استفاده از سه تکنیک نوین یادگیری عمیق برای پیشبینی تعداد واحدهای پک سل مورد نیاز در طول عمل جراحی توسعه داده شد. نتایج: بیماران شرکتکننده در این مطالعه بر اساس تعداد واحدهای پک سل تزریقشده به سه دسته تقسیم شدند. نتایج بهدستآمده از سه مدل یادگیری عمیق توسعهیافته نشان داد که مدل شبکه عصبی بازگشتی ساده دقیقترین روش را ارائه میدهد و مقادیر ریشه میانگین مربعات خطا و ضریب همبستگی بهترتیب ۰.۹۵ و ۰.۹ را در مقایسه با سایر مدلها بهدست آورد. نتیجهگیری: روشهای یادگیری عمیق ابزارهای قدرتمندی برای مدلسازی و پیشبینی دقیق واحدهای انتقال گلبول قرمز هستند. این توانایی به متخصصین بیهوشی و جراحان کمک میکند تا پیشبینی دقیقی از میزان نیاز به تعداد واحدهای پک سل مورد نیاز قبل از عمل جراحی، با استفاده از ویژگیهای متعدد داشته باشند.- خونریزی
- یادگیری عمیق
- ترانسفیوژن گلبولهای قرمز
- جراحی فیوژن مهره ها
ارجاع به مقاله
مراجع
Aleinik, A.Y., S.G. Mlyavykh, and S. Qureshi, Lumbar Spinal Fusion Using Lateral Oblique (Pre-psoas) Approach (Review). Sovrem Tekhnologii Med, 2021. 13(5): p. 70-81.
Hashemiyazdi, S.H., et al., Comparative study of the effect of two different doses of remifentanil on bleeding control in lumbar fusion surgery: A randomized clinical trial. Ann Med Surg (Lond), 2022. 82: p. 104761.
Cai, Y.F., et al., The effect of platelet-rich plasma on the fusion rate and clinical outcome of spinal fusion surgery: A systematic review and meta-analysis. (1932-6203 (Electronic)).
Mikhail, C., et al., Minimizing Blood Loss in Spine Surgery. Global Spine J, 2020. 10(1 Suppl): p. 71s-83s.
Hajijafari, M., et al., Surgical bleeding in patients undergoing posterior lumbar inter-body fusion surgery: a randomized clinical trial evaluating the effect of two mechanical ventilation mode types. Eur J Med Res, 2023. 28(1): p. 114.
Wong, J., et al., Tranexamic Acid Reduces Perioperative Blood Loss in Adult Patients Having Spinal Fusion Surgery. Anesthesia & Analgesia, 2008. 107(5).
Ristagno, G., et al., Red Blood Cell Transfusion Need for Elective Primary Posterior Lumbar Fusion in A High-Volume Center for Spine Surgery. J Clin Med, 2018. 7(2).
Szpalski, M., R. Gunzburg, and B. Sztern, An overview of blood-sparing techniques used in spine surgery during the perioperative period. Eur Spine J, 2004. 13 Suppl 1(Suppl 1): p. S18-27.
De la Garza Ramos, R., et al., Rates, Risk Factors, and Complications of Red Blood Cell Transfusion in Metastatic Spinal Tumor Surgery: An Analysis of a Prospective Multicenter Surgical Database. World Neurosurg, 2020. 139: p. e308-e315.
Raman, T., et al., Decision Tree-based Modelling for Identification of Predictors of Blood Loss and Transfusion Requirement After Adult Spinal Deformity Surgery. Int J Spine Surg, 2020. 14(1): p. 87-95.
Gong, K.D., et al., Predicting Intensive Care Delirium with Machine Learning: Model Development and External Validation. Anesthesiology, 2023. 138(3): p. 299-311.
Hashimoto, D.A., et al., Artificial Intelligence in Anesthesiology: Current Techniques, Clinical Applications, and Limitations. Anesthesiology, 2020. 132(2): p. 379-394.
Wang, Y., et al., Predicting postoperative delirium after microvascular decompression surgery with machine learning. J Clin Anesth, 2020. 66: p. 109896.
Lee, N.J., J.M. Lombardi, and R.A. Lehman, Artificial Intelligence and Machine Learning Applications in Spine Surgery. Int J Spine Surg, 2023. 17(S1): p. S18-s25.
Ward, A., et al., Prediction of Prolonged Opioid Use After Surgery in Adolescents: Insights From Machine Learning. Anesthesia & Analgesia, 2021. 133(2).
Hornung, A.L., et al., Artificial intelligence in spine care: current applications and future utility. Eur Spine J, 2022. 31(8): p. 2057-2081.
Durand, W.M., et al., Artificial intelligence clustering of adult spinal deformity sagittal plane morphology predicts surgical characteristics, alignment, and outcomes. Eur Spine J, 2021. 30(8): p. 2157-2166.
Kim, J., et al., Prediction of Recurrence in Pyogenic Vertebral Osteomyelitis by Artificial Neural Network Using Time-series Data of C-Reactive Protein: A Retrospective Cohort Study of 704 Patients. Spine (Phila Pa 1976), 2021. 46(18): p. 1207-1217.
De la Garza Ramos, R., et al., An Artificial Neural Network Model for the Prediction of Perioperative Blood Transfusion in Adult Spinal Deformity Surgery. J Clin Med, 2022. 11(15).
LeCun, Y., et al., Backpropagation applied to handwritten zip code recognition. Neural computation, 1989. 1(4): p. 541-551.
Cho, K., Learning phrase representations using RNN encoder-decoder for statistical machine translation. arXiv preprint arXiv:1406.1078, 2014.
Elman, J.L., Finding structure in time. Cognitive science, 1990. 14(2): p. 179-211.
Sobol, I.M., Global sensitivity indices for nonlinear mathematical models and their Monte Carlo estimates. Mathematics and computers in simulation, 2001. 55(1-3): p. 271-280.
Barnett, V., Outliers in statistical data. John Wiley & Sons google schola, 1994. 2: p. 705-708.
- چکیده مشاهده شده: 62 بار