Dare priorità all’interpretabilità in un algoritmo di selezione per la trombolisi dopo l’ictus

La selezione dei pazienti che trarrebbero beneficio dalla trombolisi in seguito a ictus ischemico acuto può essere ottenuta mediante un algoritmo predittivo. L’interpretabilità dell’algoritmo è fondamentale per un’adozione clinica diffusa.
La versione avanzata dell’algoritmo classico di classificazione k-nearest neighbor (KNN) ha sovraperformato l’algoritmo classico KNN in termini di potenza predittiva (p=0,019). L’algoritmo avanzato ha identificato le caratteristiche cliniche [tempo di insorgenza, diabete e punteggi della Scala dell’ictus dell’Istituto sanitario nazionale (National Institutes of Health Stroke Scale)] con effetti significativi sull’output.
Gli autori hanno concluso che il KNN classico avanzato offre un algoritmo accurato e facile da interpretare per la selezione dei pazienti per la trombolisi.