論文の概要: All Data Inclusive, Deep Learning Models to Predict Critical Events in the Medical Information Mart for Intensive Care III Database (MIMIC III)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01366v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 22:12:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 19:37:31.468238
• Title: All Data Inclusive, Deep Learning Models to Predict Critical Events in the Medical Information Mart for Intensive Care III Database (MIMIC III)
• Title（参考訳）: 集中治療のための医療情報マート(mimic iii)における臨界事象予測のための全データ包括的深層学習モデル
• Authors: Anubhav Reddy Nallabasannagari, Madhu Reddiboina, Ryan Seltzer, Trevor Zeffiro, Ajay Sharma, Mahendra Bhandari
• Abstract要約: 本研究は35,348人を対象に42,818人の入院患者を対象に行った。 複数のデータソースにわたる7500万以上のイベントが処理され、3億5500万以上のトークンが処理された。 すべてのデータソースを使用して構築されたモデルから、はるかに信頼性が高く、信頼性の高いホスピタル死亡を予測できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intensive care clinicians need reliable clinical practice tools to preempt unexpected critical events that might harm their patients in intensive care units (ICU), to pre-plan timely interventions, and to keep the patient's family well informed. The conventional statistical models are built by curating only a limited number of key variables, which means a vast unknown amount of potentially precious data remains unused. Deep learning models (DLMs) can be leveraged to learn from large complex datasets and construct predictive clinical tools. This retrospective study was performed using 42,818 hospital admissions involving 35,348 patients, which is a subset of the MIMIC-III dataset. Natural language processing (NLP) techniques were applied to build DLMs to predict in-hospital mortality (IHM) and length of stay >=7 days (LOS). Over 75 million events across multiple data sources were processed, resulting in over 355 million tokens. DLMs for predicting IHM using data from all sources (AS) and chart data (CS) achieved an AUC-ROC of 0.9178 and 0.9029, respectively, and PR-AUC of 0.6251 and 0.5701, respectively. DLMs for predicting LOS using AS and CS achieved an AUC-ROC of 0.8806 and 0.8642, respectively, and PR-AUC of 0.6821 and 0.6575, respectively. The observed AUC-ROC difference between models was found to be significant for both IHM and LOS at p=0.05. The observed PR-AUC difference between the models was found to be significant for IHM and statistically insignificant for LOS at p=0.05. In this study, deep learning models were constructed using data combined from a variety of sources in Electronic Health Records (EHRs) such as chart data, input and output events, laboratory values, microbiology events, procedures, notes, and prescriptions. It is possible to predict in-hospital mortality with much better confidence and higher reliability from models built using all sources of data.
• Abstract（参考訳）: 集中治療医は、集中治療室(ICU)で患者を害する予期しない臨界事象を予防し、タイムリーな介入を計画し、患者の家族を十分に知らせるために、信頼できる臨床実践ツールが必要である。 従来の統計モデルは、限られた数のキー変数だけをキュレートすることによって構築されている。 ディープラーニングモデル(DLM)は、大規模な複雑なデータセットから学習し、予測的な臨床ツールを構築するために利用することができる。 本研究はMIMIC-IIIデータセットのサブセットである35,348人を対象に42,818人の入院患者を対象に行った。 自然言語処理 (nlp) 技術を適用し, 病院内死亡率 (ihm) と滞在期間 (los) を予測した。 複数のデータソースにわたる7500万以上のイベントが処理され、3億5500万以上のトークンが処理された。 全てのソース(AS)とチャートデータ(CS)のデータを用いてIHMを予測するDLMは、それぞれ0.9178と0.9029のAUC-ROCと0.6251と0.5701のPR-AUCを達成した。 AUC-ROCはそれぞれ0.8806と0.8642、PR-AUCは0.6821と0.6575である。 観測されたモデル間のAUC-ROC差は、p=0.05においてIHMとLOSの両方にとって重要であることがわかった。 観察されたモデル間のPR-AUC差はIHMでは有意であり、LOSではp=0.05で統計的に重要でないことがわかった。 本研究では,グラフデータ,入力および出力イベント,実験室値,微生物学イベント,手順,ノート,処方薬など,電子健康記録(EHR)の様々な情報源から得られたデータを用いてディープラーニングモデルを構築した。 すべてのデータソースを使用して構築されたモデルから、はるかに信頼性が高く、信頼性の高いホスピタル死亡を予測できる。

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