An artificial intelligence and machine learning model for personalized prediction of long-term mitral valve repair durability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study objective was to compare Random Survival Forest, a machine learning method, with Cox proportional hazards models in predicting long-term mitral valve repair durability, focusing on clinical utility and personalized decision-making. METHODS: We analyzed 444 patients undergoing primary mitral valve repair for degenerative mitral regurgitation (2008-2024). The primary outcome was mitral repair failure, defined as recurrent regurgitation/stenosis or reintervention. Random Survival Forest and penalized Cox proportional hazards models were compared for predictive accuracy and interpretability. A web-based application was created to demonstrate the Random Survival Forest model. RESULTS: The failure end point, mitral repair failure, occurred in 13 individuals (3%) during the study period. Random Survival Forest showed superior discrimination (Concordance index: 0.874 vs 0.796) and identified both coaptation length and early mean mitral gradient as key predictors. Cox proportional hazards identified coaptation length alone, with each 1-mm increase reducing failure by approximately 40%. Random Survival Forest-predicted freedom from mitral repair failure at 5, 10, and 15 years was 94%, 74%, and 51% for coaptation length of 6 mm; 98%, 94%, and 91% for 9 mm; and 99%, 98%, and 96% for 12 mm, respectively. Mean gradients of 2 to 5 mm Hg were linked to 90% or greater durability at 5 to 10 years, whereas 8 mm Hg predicted worse outcomes (68% at 10 years, 64% at 15 years). Random Survival Forest further provided nuanced interpretation of temporal risk patterns and generated patient-specific survival estimates to improve repair durability forecasting. CONCLUSIONS: Machine learning outperforms traditional methods by modeling complex, nonlinear associations and identifying clinically actionable predictors. Integrating machine learning into surgical practice may support more personalized, data-driven mitral repair strategies and improve long-term outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».