一种考虑成本的术后神经外科分诊多类机器学习框架（Neuro-TACTIC）

这对患者和医院为什么重要

脑肿瘤手术后，医生必须迅速决定患者应在哪个环境中恢复：普通病房、中级护理病房，还是重症监护病房。把所有人都送入重症监护看起来最安全，但代价极高且加剧紧张的人力负担；送太少患者进重症监护又可能错过严重问题的早期警示。本研究提出了一种名为 Neuro-TACTIC 的计算工具，旨在帮助医院以透明且可调的方式，在患者安全与有限资源之间取得平衡。

引用: Naser, P.V., Fischer, M., Peregrino, R.D. et al. A cost-sensitive multiclass machine learning framework for postoperative neurosurgical triage (Neuro-TACTIC). Sci Rep 16, 9847 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-45092-1

关键词: 神经外科分诊, 重症监护病房, 术后监测, 机器学习, 医疗资源分配