GraftIQ: شبكة عصبية متعددة الفئات مهجنة تدمج الرؤية السريرية للتنبؤ بنتائج متعددة للمستفيدين من زراعة الكبد

المتلقون زراعة الكبد (LTRs) معرضون لخطر إصابة العضو المزروع، مما يؤدي إلى تليف الكبد وانخفاض معدل البقاء على قيد الحياة. تعتبر خزعة الكبد المعيار التشخيصي الذهبي، ولكنها تدخلية ومحفوفة بالمخاطر. طورنا نموذج شبكة عصبية متعددة الفئات مختلطة، يُسمى "GraftIQ"، يدمج خبرة الأطباء للتشخيص غير التدخلي لأمراض العضو المزروع. تم تصنيف الخزعات من المتلقين زراعة الكبد (1992-2020) إلى ست فئات باستخدام البيانات الديموغرافية والسريرية والمختبرية التي تم جمعها خلال 30 يومًا قبل أخذ الخزعة. تم تقسيم مجموعة البيانات (5217 خزعة) بنسبة 70/30 للتدريب والاختبار، مع التحقق الخارجي في عيادة مايو وجامعة هانوفر الطبية ومستشفى جامعة ناشيونال سنغافورة. استخدمت التقنية الدمج البيزيانية لدمج الاحتمالات المستخرجة من خبرة الأطباء مع توقعات الشبكة العصبية، مما أدى إلى تحسين الأداء. نظهر هنا أن GraftIQ (MulticlassNN+الرأي السريري) حقق دقة تصنيف (AUC) بلغت 0.902 (فترة الثقة 95%: 0.884-0.919)، مقارنة بـ 0.885 عند استخدام الشبكة العصبية بمفردها. أثبت التحقق الداخلي والخارجي أن GraftIQ يتفوق بنسبة 10-16% في دقة تصنيف الاحتمالات على النماذج التقليدية للتعلم الآلي. يُظهر GraftIQ دقة عالية في تحديد أسباب إصابة العضو المزروع ويقدم أداة قيمة لدعم القرار السريري للمتلقين زراعة الكبد.