論文の概要: Building Deep Learning Models to Predict Mortality in ICU Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07585v1
• Date: Fri, 11 Dec 2020 16:27:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-11 02:55:09.492028
• Title: Building Deep Learning Models to Predict Mortality in ICU Patients
• Title（参考訳）: ICU患者の死亡予測のための深層学習モデルの構築
• Authors: Huachuan Wang and Yuanfei Bi
• Abstract要約: そこで本研究では,SAPS IIスコアと同じ特徴を用いた深層学習モデルを提案する。 よく知られた臨床データセットである医療情報マート(Medical Information Mart for Intensive Care III)に基づいていくつかの実験が行われている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Mortality prediction in intensive care units is considered one of the critical steps for efficiently treating patients in serious condition. As a result, various prediction models have been developed to address this problem based on modern electronic healthcare records. However, it becomes increasingly challenging to model such tasks as time series variables because some laboratory test results such as heart rate and blood pressure are sampled with inconsistent time frequencies. In this paper, we propose several deep learning models using the same features as the SAPS II score. To derive insight into the proposed model performance. Several experiments have been conducted based on the well known clinical dataset Medical Information Mart for Intensive Care III. The prediction results demonstrate the proposed model's capability in terms of precision, recall, F1 score, and area under the receiver operating characteristic curve.
• Abstract（参考訳）: 集中治療室における死亡予測は重篤な状態の患者を効率的に治療するための重要なステップの1つと考えられている。 その結果、現代の電子医療記録に基づいてこの問題に対処するために様々な予測モデルが開発されている。 しかし、心拍数や血圧などの検査結果が不整合な時間周波数でサンプリングされるため、時系列変数としてのタスクのモデル化はますます難しくなっている。 本稿では,SAPS IIスコアと同じ特徴を用いたいくつかのディープラーニングモデルを提案する。 提案するモデル性能に対する洞察を得る。 集中治療のための医療情報マート(Medical Information Mart for Intensive Care III)に基づいて、いくつかの実験が行われた。 予測結果は,提案モデルの精度,リコール,f1得点,受信機動作特性曲線下の面積について,提案モデルの能力を示す。

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