肾移植决策支持系统
计算机与社会
2019-08-22 v1 机器学习
定量方法
机器学习
摘要
日益增长的肾移植需求迫切需要立即关注。 deceased donor-recipient 肾脏不匹配会导致移植后死亡。为了确保理想的肾脏供体-受体匹配并最大程度减少移植后死亡，本文开发了一个预测模型，该模型识别决定肾移植成功概率的因素，即从 deceased donor 获取的肾脏是可以移植还是应该废弃。本文进行了一项研究，涵盖了位于纽约市 (New York City, NY) 的一家器官获取组织所属的12个移植中心收集的584例进口肾脏的数据。能够产生最佳性能指标的预测模型将有益于医疗保健行业。移植中心和器官获取组织可以利用该预测模型有效地预测肾移植的结果。因此，它将减少手术中因供体-受体肾移植不匹配导致的死亡率。
引用
@article{arxiv.1812.10381,
title = {Decision Support System for Renal Transplantation},
author = {Ehsan Khan and Avishek Choudhury and Amy L Friedman and Daehan Won},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.10381},
year = {2019}
}