Published February 8, 2024
| Version v1
Publication
Open
Choice of refractive surgery types for myopia assisted by machine learning based on doctors' surgical selection data
- 1. China University of Mining and Technology
- 2. Peking Union Medical College Hospital
- 3. Chinese Academy of Medical Sciences & Peking Union Medical College
- 4. Peking University
Description
Abstract In recent years, corneal refractive surgery has been widely used in clinics as an effective means to restore vision and improve the quality of life. When choosing myopia-refractive surgery, it is necessary to comprehensively consider the differences in equipment and technology as well as the specificity of individual patients, which heavily depend on the experience of ophthalmologists. In our study, we took advantage of machine learning to learn about the experience of ophthalmologists in decision-making and assist them in the choice of corneal refractive surgery in a new case. Our study was based on the clinical data of 7,081 patients who underwent corneal refractive surgery between 2000 and 2017 at the Department of Ophthalmology, Peking Union Medical College Hospital, Chinese Academy of Medical Sciences. Due to the long data period, there were data losses and errors in this dataset. First, we cleaned the data and deleted the samples of key data loss. Then, patients were divided into three groups according to the type of surgery, after which we used SMOTE technology to eliminate imbalance between groups. Six statistical machine learning models, including NBM, RF, AdaBoost, XGBoost, BP neural network, and DBN were selected, and a ten-fold cross-validation and grid search were used to determine the optimal hyperparameters for better performance. When tested on the dataset, the multi-class RF model showed the best performance, with agreement with ophthalmologist decisions as high as 0.8775 and Macro F1 as high as 0.8019. Furthermore, the results of the feature importance analysis based on the SHAP technique were consistent with an ophthalmologist's practical experience. Our research will assist ophthalmologists in choosing appropriate types of refractive surgery and will have beneficial clinical effects.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
الخلاصة في السنوات الأخيرة، تم استخدام جراحة انكسار القرنية على نطاق واسع في العيادات كوسيلة فعالة لاستعادة الرؤية وتحسين نوعية الحياة. عند اختيار جراحة قصر النظر الانكسارية، من الضروري النظر بشكل شامل في الاختلافات في المعدات والتكنولوجيا وكذلك خصوصية المرضى الأفراد، والتي تعتمد بشكل كبير على خبرة أطباء العيون. في دراستنا، استفدنا من التعلم الآلي للتعرف على تجربة أطباء العيون في صنع القرار ومساعدتهم في اختيار جراحة انكسار القرنية في حالة جديدة. استندت دراستنا إلى البيانات السريرية لـ 7081 مريضًا خضعوا لجراحة انكسار القرنية بين عامي 2000 و 2017 في قسم طب العيون، مستشفى كلية الطب في اتحاد بكين، الأكاديمية الصينية للعلوم الطبية. نظرًا لطول فترة البيانات، كانت هناك خسائر وأخطاء في البيانات في مجموعة البيانات هذه. أولاً، قمنا بتنظيف البيانات وحذف عينات فقدان البيانات الرئيسية. ثم تم تقسيم المرضى إلى ثلاث مجموعات حسب نوع الجراحة، وبعد ذلك استخدمنا تقنية SMOT للقضاء على عدم التوازن بين المجموعات. تم اختيار ستة نماذج إحصائية للتعلم الآلي، بما في ذلك NBM و RF و AdaBoost و XGBoost والشبكة العصبية BP و DBN، وتم استخدام التحقق المتبادل من عشرة أضعاف والبحث في الشبكة لتحديد المعلمات الفائقة المثلى للحصول على أداء أفضل. عند اختباره على مجموعة البيانات، أظهر نموذج التردد اللاسلكي متعدد الفئات أفضل أداء، مع الاتفاق مع قرارات أطباء العيون التي تصل إلى 0.8775 و Macro F1 التي تصل إلى 0.8019. علاوة على ذلك، كانت نتائج تحليل أهمية الميزة بناءً على تقنية SHAP متسقة مع الخبرة العملية لطبيب العيون. سيساعد بحثنا أطباء العيون في اختيار الأنواع المناسبة من الجراحة الانكسارية وسيكون له آثار سريرية مفيدة.Translated Description (French)
Résumé Au cours des dernières années, la chirurgie réfractive de la cornée a été largement utilisée dans les cliniques comme un moyen efficace de restaurer la vision et d'améliorer la qualité de vie. Lors du choix de la chirurgie myopio-réfractive, il est nécessaire de prendre en compte de manière exhaustive les différences d'équipement et de technologie ainsi que la spécificité des patients individuels, qui dépendent fortement de l'expérience des ophtalmologistes. Dans notre étude, nous avons profité de l'apprentissage automatique pour en apprendre davantage sur l'expérience des ophtalmologistes dans la prise de décision et les aider dans le choix de la chirurgie réfractive cornéenne dans un nouveau cas. Notre étude était basée sur les données cliniques de 7 081 patients ayant subi une chirurgie réfractive de la cornée entre 2000 et 2017 au département d'ophtalmologie du Peking Union Medical College Hospital de l'Académie chinoise des sciences médicales. En raison de la longue période de données, il y a eu des pertes de données et des erreurs dans cet ensemble de données. Tout d'abord, nous avons nettoyé les données et supprimé les échantillons de perte de données clés. Ensuite, les patients ont été divisés en trois groupes en fonction du type de chirurgie, après quoi nous avons utilisé la technologie SMOTE pour éliminer le déséquilibre entre les groupes. Six modèles statistiques d'apprentissage automatique, comprenant NBM, RF, AdaBoost, XGBoost, le réseau neuronal BP et DBN ont été sélectionnés, et une validation croisée et une recherche de grille de dix fois ont été utilisées pour déterminer les hyperparamètres optimaux pour de meilleures performances. Lorsqu'il a été testé sur l'ensemble de données, le modèle RF multi-classes a montré les meilleures performances, en accord avec les décisions de l'ophtalmologiste allant jusqu'à 0,8775 et Macro F1 allant jusqu'à 0,8019. De plus, les résultats de l'analyse de l'importance des caractéristiques basée sur la technique SHAP étaient cohérents avec l'expérience pratique d'un ophtalmologiste. Nos recherches aideront les ophtalmologistes à choisir les types de chirurgie réfractive appropriés et auront des effets cliniques bénéfiques.Translated Description (Spanish)
Resumen En los últimos años, la cirugía refractiva corneal se ha utilizado ampliamente en las clínicas como un medio eficaz para restaurar la visión y mejorar la calidad de vida. Al elegir la cirugía refractiva a la miopía, es necesario considerar exhaustivamente las diferencias en el equipo y la tecnología, así como la especificidad de los pacientes individuales, que dependen en gran medida de la experiencia de los oftalmólogos. En nuestro estudio, aprovechamos el aprendizaje automático para conocer la experiencia de los oftalmólogos en la toma de decisiones y ayudarlos en la elección de la cirugía refractiva corneal en un nuevo caso. Nuestro estudio se basó en los datos clínicos de 7.081 pacientes que se sometieron a cirugía refractiva corneal entre 2000 y 2017 en el Departamento de Oftalmología, Hospital del Colegio Médico de la Unión de Pekín, Academia China de Ciencias Médicas. Debido al largo período de datos, hubo pérdidas y errores de datos en este conjunto de datos. Primero, limpiamos los datos y eliminamos las muestras de pérdida de datos clave. Luego, los pacientes se dividieron en tres grupos según el tipo de cirugía, después de lo cual utilizamos la tecnología SMOTE para eliminar el desequilibrio entre los grupos. Se seleccionaron seis modelos estadísticos de aprendizaje automático, incluidos NBM, RF, AdaBoost, XGBoost, red neuronal BP y DBN, y se utilizó una validación cruzada y una búsqueda en cuadrícula de diez veces para determinar los hiperparámetros óptimos para un mejor rendimiento. Cuando se probó en el conjunto de datos, el modelo de RF multiclase mostró el mejor rendimiento, con un acuerdo con las decisiones del oftalmólogo de hasta 0.8775 y Macro F1 de hasta 0.8019. Además, los resultados del análisis de importancia de las características basado en la técnica SHAP fueron consistentes con la experiencia práctica de un oftalmólogo. Nuestra investigación ayudará a los oftalmólogos a elegir los tipos apropiados de cirugía refractiva y tendrá efectos clínicos beneficiosos.Files
s12911-024-02451-0.pdf
Files
(1.9 MB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:ae451a743e90f1a525517dc6790a7c11
|
1.9 MB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- اختيار أنواع الجراحة الانكسارية لقصر النظر بمساعدة التعلم الآلي بناءً على بيانات الاختيار الجراحي للأطباء
- Translated title (French)
- Choix des types de chirurgie réfractive pour la myopie assistée par apprentissage automatique sur la base des données de sélection chirurgicale des médecins
- Translated title (Spanish)
- Elección de tipos de cirugía refractiva para la miopía asistida por aprendizaje automático basado en los datos de selección quirúrgica de los médicos
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4391654124
- DOI
- 10.1186/s12911-024-02451-0
References
- https://openalex.org/W1570578081
- https://openalex.org/W1730176880
- https://openalex.org/W1984826532
- https://openalex.org/W1988790447
- https://openalex.org/W1998676372
- https://openalex.org/W1999653005
- https://openalex.org/W2058735675
- https://openalex.org/W2093956551
- https://openalex.org/W2096664202
- https://openalex.org/W2101597725
- https://openalex.org/W2107810534
- https://openalex.org/W2112843245
- https://openalex.org/W2132791018
- https://openalex.org/W2136922672
- https://openalex.org/W2148298415
- https://openalex.org/W2160983182
- https://openalex.org/W2396429466
- https://openalex.org/W2596556980
- https://openalex.org/W2605455101
- https://openalex.org/W2753916011
- https://openalex.org/W2756577536
- https://openalex.org/W2757896292
- https://openalex.org/W2792026451
- https://openalex.org/W2802250559
- https://openalex.org/W2886051513
- https://openalex.org/W2898192966
- https://openalex.org/W2911964244
- https://openalex.org/W2948607806
- https://openalex.org/W2952927910
- https://openalex.org/W2962862931
- https://openalex.org/W2981817449
- https://openalex.org/W2982557010
- https://openalex.org/W2991258375
- https://openalex.org/W3005724093
- https://openalex.org/W3007579635
- https://openalex.org/W3008334938
- https://openalex.org/W3014646140
- https://openalex.org/W3015941953
- https://openalex.org/W3030441135
- https://openalex.org/W3036934579
- https://openalex.org/W3102476541
- https://openalex.org/W3103923499
- https://openalex.org/W3165555128
- https://openalex.org/W3169577992
- https://openalex.org/W3197652676
- https://openalex.org/W4220741390
- https://openalex.org/W4224297901
- https://openalex.org/W4226211104
- https://openalex.org/W4292373191
- https://openalex.org/W4292858576
- https://openalex.org/W4295027339
- https://openalex.org/W4313837619
- https://openalex.org/W4317831335
- https://openalex.org/W4382344571