論文の概要: Dynamic Predictions of Postoperative Complications from Explainable,
Uncertainty-Aware, and Multi-Task Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.12551v2
- Date: Tue, 17 May 2022 22:41:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 04:38:22.455665
- Title: Dynamic Predictions of Postoperative Complications from Explainable,
Uncertainty-Aware, and Multi-Task Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: 説明不能・不確かさ認識・マルチタスクディープニューラルネットワークによる術後合併症の動的予測
- Authors: Benjamin Shickel, Tyler J. Loftus, Matthew Ruppert, Gilbert R.
Upchurch, Tezcan Ozrazgat-Baslanti, Parisa Rashidi, Azra Bihorac
- Abstract要約: マルチタスク深層学習モデルは術後合併症の予測においてランダム森林モデルより優れている。
統合的解釈可能性のメカニズムは それぞれの合併症に対して 潜在的に修飾可能な危険因子を同定した
モンテカルロのドロップアウト法は、臨床信頼を高める可能性がある予測の不確実性の定量的尺度を提供した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7548541038532495
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate prediction of postoperative complications can inform shared
decisions regarding prognosis, preoperative risk-reduction, and postoperative
resource use. We hypothesized that multi-task deep learning models would
outperform random forest models in predicting postoperative complications, and
that integrating high-resolution intraoperative physiological time series would
result in more granular and personalized health representations that would
improve prognostication compared to preoperative predictions. In a longitudinal
cohort study of 56,242 patients undergoing 67,481 inpatient surgical procedures
at a university medical center, we compared deep learning models with random
forests for predicting nine common postoperative complications using
preoperative, intraoperative, and perioperative patient data. Our study
indicated several significant results across experimental settings that suggest
the utility of deep learning for capturing more precise representations of
patient health for augmented surgical decision support. Multi-task learning
improved efficiency by reducing computational resources without compromising
predictive performance. Integrated gradients interpretability mechanisms
identified potentially modifiable risk factors for each complication. Monte
Carlo dropout methods provided a quantitative measure of prediction uncertainty
that has the potential to enhance clinical trust. Multi-task learning,
interpretability mechanisms, and uncertainty metrics demonstrated potential to
facilitate effective clinical implementation.
- Abstract（参考訳）: 術後合併症の正確な予測は、予後、術前リスク低減、術後リソース使用に関する共有決定を通知することができる。
マルチタスク深層学習モデルは術後合併症の予測において無作為な森林モデルよりも優れており,高精細な術中生理的時系列を組み込むことで,術前の予測に比べ,より粒状でパーソナライズされた健康表現が得られると仮定した。
大学医療センターで67,481手術を行った56,242例の縦断的コホート調査において, 術前, 術中, 周術期の患者データを用いて, 9例の術後合併症を予測するために, 深層学習モデルとランダム林を比較した。
本研究は, 深層学習が患者の健康状態をより正確に把握し, 総合的外科的意思決定支援に有効であることを示唆した。
マルチタスク学習は、予測性能を損なうことなく、計算資源を削減して効率を向上する。
統合的勾配解釈機構は、複雑度ごとに潜在的に修正可能な危険因子を同定した。
モンテカルロドロップアウト法は、臨床信頼を高める可能性を持つ予測の不確かさの定量的尺度を提供した。
マルチタスク学習、解釈可能性メカニズム、不確実性測定は、効果的な臨床実装を促進する可能性を示した。
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