瑞士苏黎世大学医院临床神经科学中心神经外科的Victor E. Staartjes等进行一项有关神经外科医师使用ML的全球性调查，评估在神经外科临床、科研中使用ML的相关因素，文章发表在2020年8月的《Acta Neurochir》在线。——摘自文章章节
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【Ref: Staartjes VE, et al. Acta Neurochir (Wien). 2020 Dec;162(12):3081-3091. doi: 10.1007/s00701-020-04532-1. Epub 2020 Aug 18.】
机器学习（ML）具有预测分析的潜能，可以整合患者所有复杂的数据，也可从影像学、组织学以及基因组学等挖掘深层次的特征。目前，越来越多神经外科医师用复杂的ML模型代替传统的统计模型，以提高预测能力，如术后满意度和早期并发症等。瑞士苏黎世大学医院临床神经科学中心神经外科的Victor E. Staartjes等进行一项有关神经外科医师使用ML的全球性调查，评估在神经外科临床、科研中使用ML的相关因素，文章发表在2020年8月的《Acta Neurochir》在线。
作者在2019年2月和3月通过向欧洲神经外科学会（EANS）和神经外科医师协会（CNS）的7280位成员发送含9-10个问题的线上调查问卷。收到362份回复。受访对象年龄在30-40岁（32.6%），男性占89.2%，大多数从事脊柱脊髓手术（36.2%）。其中103位（28.5%）神经外科医生在临床中使用ML；科研中ML的使用率占31.1%。全球ML的使用率分布相对均匀（p=0.125）；主要在欧洲和北美，欧洲占30.9%，北美占25.6%，拉美和中东为33.3%，亚太为44.4%，非洲为100%（图1）。ML最常用于预测预后（60.2%）和并发症（51.5%），或解释或量化医学影像（50.5%）。此外，ML可以在患者知情（38.8%），疾病严重程度（37.9%）和诊断（19.4%）方面发挥优势作用。
图1. 回复问卷的临床使用ML的362名神经外科医生在世界各地的分布。
多元logistic回归分析显示，ML在全球的使用情况已较广泛而且分布均匀。ML应用于神经肿瘤（OR=2.76；95% CI，1.28-6.05；p=0.010）、功能（OR=2.79；95% CI，1.03-7.47；p=0.040）、外伤（OR=3.8；95% CI ，1.44-10.02；p=0.007）和癫痫（OR=3.8；95% CI，1.14-12.9；p=0.030）等相关研究。神经外科医生在临床上使用ML，最常见于术前手术决策或治疗方案制定（3.27±0.86）、客观评估诊断/分级/风险（3.22±0.84）、预测并发症（3.13±0.92）和改善治疗决策/患者信息（3.07±0.9）等。ML使用面临的困境主要是缺乏开发ML模型的资源，包括人员和设备（3.11±0.98），时间限制（2.85±0.96）、缺少观测指标（2.84±1）以及缺乏开发ML模型的数据（2.67±0.99）等。
该研究分析ML在全球神经外科使用的概况，ML可以更好解释影像学资料，预测预后和并发症，提高患者生活质量和手术满意度，改善诊断和手术决策。受访的神经外科医生中有相当一部分已具备丰富的使用ML的临床经验。作者拟后续研究阐明ML在神经外科手术中的作用和价值。
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