Substance use & addiction journal · 2026
Common Challenges in Predicting Opioid-related Outcomes Using Machine Learning.
СтатьяОбзорНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Saha Chandan, Guzman Alan Davalos, Li Yutong, Gu Chunhui, Ward Emily, Bhat Venkat, Hayward Jake, Weleff Jeremy, Ghosh S Monty, Greiner Russell, Greenshaw Andrew, Liu Yang S, Cao Bo
Аннотация
Machine learning (ML) models have been commonly utilized to predict various opioid-related outcomes and risks, including post-operative opioid use, opioid use disorder (OUD), misuse, or overdose. Despite their promising performance, the clinical utility and cross-study comparability of ML models are constrained. This is mainly due to variability in outcome definitions, data heterogeneity, class imbalance and analysis concerns, inadequate external or prospective validation, and limited real-world deployment and ethical concerns. Herein, we present an updated overview of these challenges in predicting opioid-related outcomes and outline strategies to improve the clinically meaningful applications of ML in this domain.