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Comparison of parsimonious and deep learning models for predicting surgical resource utilization in total hip arthroplasty: a retrospective cohort study
Questo studio di coorte retrospettivo su oltre 300.000 casi di artroplastica totale dell'anca ha rilevato che, sebbene i modelli di deep learning abbiano superato i semplici approcci statistici nella previsione della durata dell'intervento e della durata della degenza con un errore medio assoluto inferiore, i guadagni risultanti in termini di accuratezza operativa clinicamente rilevante sono stati minimi, suggerendo che i soli dati a livello del paziente possano aver raggiunto un limite pratico per il miglioramento dell'utilizzo delle risorse nelle procedure standardizzate.