基于因果机器学习的患者级别内期阿片类药物剂量预测
机器学习
2025-08-13 v1
摘要
本文介绍了OPIAID算法，这是一种用于预测和为个体患者推荐个性化阿片剂量的新方法。该算法通过采用基于观察性电子健康记录（EHR）数据的机器学习模型来优化疼痛管理，同时最小化阿片相关不良事件（ORADE）。OPIAID算法利用因果机器学习方法来理解阿片剂量、病例特定患者特征以及疼痛与ORADE结果之间的关系。该算法考虑患者特定特征和不同阿片类药物的影响，实现个性化剂量推荐。本文概述了算法的方法学和架构，并讨论了关键假设以及评估其性能的方法。
引用
@article{arxiv.2508.09059,
title = {Causal Machine Learning for Patient-Level Intraoperative Opioid Dose Prediction from Electronic Health Records},
author = {Jonas Valbjørn Andersena and Anders Peder Højer Karlsen and Markus Harboe Olsen and Nikolaj Krebs Pedersen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.09059},
year = {2025}
}