机器学习预测哪些患者在手术后将继续服用阿片类药物

整形与重建外科》八月刊的一项研究报告称，机器学习算法在预测手术后持续使用阿片类药物的风险方面表现良好。

密歇根大学安娜堡分校的 ASPS 成员外科医生 Kevin C. Chung 医学博士、理学硕士评论道：“我们发现机器学习模型在识别更有可能成为持续阿片类药物使用者的手术患者方面表现良好。”

“这可能提供一种更有效的策略来识别高危患者并实施预防阿片类药物成瘾的措施。同样，人工智能的使用可以促进更个性化的方法，为接受特定手术的特定患者开出最佳剂量的正确止痛药。”

测试两种机器学习模型来预测阿片类药物的持续使用

该研究评估了两种先前描述的机器学习模型：一种使用密歇根基因组计划 (MGI) 的患者报告数据，另一种基于保险索赔数据。这些模型首先在大量普通外科患者样本中进行评估，然后在接受手部手术(如腕管手术或腕骨骨折手术)的患者中进行评估。

该研究的重点是机器学习模型能否根据手术后六个月内开出的处方预测哪些患者会持续使用阿片类药物。MGI 模型包括 889 名患者，其中约一半曾使用过阿片类药物。索赔模型仅限于 439 名“未使用过阿片类药物”的患者，即近期未使用过阿片类药物的患者。

在包括既往阿片类药物使用者的 MGI 模型中，21% 的患者出现了持续性阿片类药物使用。在排除既往阿片类药物使用者的保险索赔模型中，10% 的患者出现了持续性阿片类药物使用。

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