Effect of machine learning models on clinician prediction of postoperative complications: the Perioperative ORACLE randomised clinical trial

围手术期 甲骨文公司 医学 临床试验 物理疗法 机器学习 计算机科学 外科 内科学 软件工程
作者
Bradley A. Fritz,Christopher R. King,Mohamed Abdelhack,Yixin Chen,Alex Kronzer,Joanna Abraham,Sandhya Tripathi,Arbi Ben Abdallah,Thomas Kannampallil,Thaddeus P. Budelier,Daniel L. Helsten,Arianna Montes de,Divya Mehta,Pratyush Sontha,Omokhaye Higo,Paul Kerby,Stephen H. Gregory,Troy S. Wildes,Michael S. Avidan
出处
期刊:BJA: British Journal of Anaesthesia [Elsevier]
标识
DOI:10.1016/j.bja.2024.08.004
摘要

Anaesthesiologists might be able to mitigate risk if they know which patients are at greatest risk for postoperative complications. This trial examined the impact of machine learning models on clinician risk assessment.
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