Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.
Reviewartikel
Hier presenteren we een verhalende review waarin we kunstmatige intelligentie (AI)-gebaseerde voorspellingstools evalueren voor secundaire complicaties en klinische uitkomsten bij traumatisch hersenletsel, waarbij we de rijpheid van bewijs over vijf complicatiedomeinen beoordelen en kritieke barrières voor klinische implementatie identificeren.
Secundaire complicaties na matig tot ernstig traumatisch hersenletsel (TBI)—waaronder verhoogde intracraniële druk (ICP), posttraumatische aanvallen, trauma-geïnduceerde coagulopathie (TIC) en sepsis — verslechteren de prognose van de patiënt aanzienlijk. Huidige prognostische instrumenten schatten de totale sterfte en invaliditeit bij opname, maar voorspellen geen specifieke, behandelbare complicaties tijdens ziekenhuisopname. Deze verhalende review beoordeelt of AI-gebaseerde voorspellingstools deze onvervulde klinische behoefte kunnen aanpakken, beoordeelt de rijpheid van het bewijs over vijf voorspellingsdomeinen en identificeert prioriteiten voor toekomstig onderzoek. Van januari 2016 tot oktober 2025 werd een gerichte literatuurzoektocht uitgevoerd op PubMed, Embase en Web of Science, aangevuld met handmatige referentietracking. Studies werden geselecteerd op basis van hun relevantie voor AI of machine learning (ML) voor het voorspellen van secundaire complicaties of klinische uitkomsten bij TBI-patiënten. AI-gebaseerde modellen bereiken matige voorspellende nauwkeurigheid (gebied onder de ontvanger-operating characteristic curve [AUC] van 0,70–0,79) tot een goede nauwkeurigheid (AUC ≥ 0,80) voor ICP-crises, TIC, sepsis en sterfte. Aanvalvoorspelling heeft het minst volwassen bewijs, zonder externe validatiestudies. ICP-voorspelling heeft de sterkste bewijsbasis, met externe validatie en onafhankelijke replicatie. Mortaliteitsvoorspelling heeft het grootste bewijsvolume, met internationale validatie van meerdere datasets. Kritieke methodologische beperkingen blijven bestaan: de meeste modellen zijn afgeleid van retrospectieve, individuele institutiegegevens; slechts ongeveer een derde heeft externe validatie ondergaan; en geen enkele gerandomiseerde studie heeft aangetoond dat door AI geleide beslissingen de patiëntuitkomsten verbeteren. AI-voorspellingstools tonen veelbelovend voor het voorspellen van secundaire TBI-complicaties, maar het huidige bewijs ondersteunt geen routinematige klinische implementatie. Voor de adoptie vereisen deze instrumenten rigoureuze externe validatie, prospektieve uitkomstproeven en systematische gelijkheidsbeoordeling over diverse populaties heen.
TBI is wereldwijd een van de belangrijkste oorzaken van sterfte en langdurige invaliditeit, met ongeveer 69 miljoen incidenten per jaar 1,2. TBI is de belangrijkste oorzaak van dood en invaliditeit bij personen jonger dan 45 jaar, wat diepgaande zorg-, sociaaleconomische en maatschappelijke lasten met zich meebrengt 1,2,3. Een fundamenteel onderscheid in de traumapathofysiologie van TBI scheidt primaire letsel—de directe mechanische schade bij impact—van secundaire schade, die zich on....
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
Zoekstrategie en studieselectie
Van januari 2016 tot oktober 2025 werd een gerichte, niet-systematische literatuurzoektocht uitgevoerd op PubMed, Embase en Web of Science. De startdatum van 2016 werd gekozen om fundamentele ML-publicaties vast te leggen die voorafgingen aan de recente opleving van deep learning-onderzoek, terwijl een hedendaagse focus behouden blijft; de selectie ervan wordt specifiek gerechtvaardigd door de opname van Myers et al. (2016)10, een baanbrekende studie die kernmethodologische benaderingen voor ML-gebaseerde ICP-voorspelling vaststelde. De ....
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
AI-voorspellingstools tonen echt potentieel aan om secundaire TBI-complicaties te anticiperen vóór hun klinische ontstaan 5,6,7. Representatieve studies over vijf complicatiedomeinen rapporteren voorspellende nauwkeurigheid variërend van matig (AUC 0,70–0,79) tot goed (AUC ≥ 0,80), waarbij de best presterende modellen AUC-waarden tot 0,92 behaalden bij interne validatie (externe validatie ACC me.......
Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.
De auteurs geven geen belangenconflicten aan. Geen enkele commerciële entiteit had een rol in het ontwerp, de interpretatie van de studie of de beslissing om het voor publicatie in te dienen.
De auteurs ontvingen geen specifieke financiering voor dit werk.
....Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.