정맥경화 중재자에서 임상 임계값까지 : 지침에 기반한 분류를 통한 경색성 뇌졸중 결과 예측 성능의 이점-비용 분석

학습 모델은 급성 이식성 뇌졸중의 90일 결과 예측에서 강력한 예측 정확성을 달성했지만, 모델의 설명이 의사들의 논리에 맞지 않는다는 점으로 인해 임상 적용은 제한적이다. 의사 사용자 연구를 통해 임상 지침에 맞는 기준을 요구받은 우리는 연속 예측자들이 성능을 포기하지 않고 임상적으로 교육된 범주적 인코딩으로 대체될 수 있는지 여부를 묻는다. 유럽의 여러 센터를 기반으로 한 데이터베이스를 세 가지 치료군으로 나누고, 우리는 표준 및 완전히 범주화된 기울기 부스트 모델을 비교한다. 완전히 범주화된 모델은 두 치료군에서 연속적인 동료들과 통계적으로 차이가 나지 않으며, 한 치료군에서 예측 정확성이 크게 떨어진다. 전역 특성 중요도 순위가 일관되므로, 연속 예측자를 임상 지침에 기반한 범주로 변환하면 모든 치료군에서 예측 요인 계층 구조를 보존한다는 것을 시사한다. 따라서 임상 결과 모델의 설계 선택으로서 지침에 기반한 범주화는 가능성이 있다.