韩国公布后续再骨折风险预测模型

Date:

特约记者

,

韩国

图片来源:Envato

该模型在 468 名患者身上进行了测试,预测精度为 0.74。

由首尔国立大学医院(SNUH)融合医学系教授Kim Young-gon领导的研究小组开发了一种深度学习模型,用于预测髋部骨折患者的短期再骨折风险。

根据SNUH的说法,该团队分析了1,480名髋部骨折患者的计算机断层扫描(CT)图像,以开发和验证该模型。

此外,该模型的性能在 468 名患者身上进行了测试,并在五年预测中达到了约 0.74 的 AUROC。AUROC 接近 1 表示预测性能越好。

研究团队强调,该模型的结果可用于髋部骨折患者的管理和治疗策略计划。

“为这些高危人群开具骨质疏松症药物、持续监测和早期康复可以降低跌倒的风险,”Kim说。

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