論文の概要: Process Mining Model to Predict Mortality in Paralytic Ileus Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.01267v1
• Date: Tue, 3 Aug 2021 03:09:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-04 19:27:32.238054
• Title: Process Mining Model to Predict Mortality in Paralytic Ileus Patients
• Title（参考訳）: 麻痺性イレウス患者の死亡予測のためのプロセスマイニングモデル
• Authors: Maryam Pishgar, Martha Razo, Julian Theis, and Houshang Darabi
• Abstract要約: 麻痺性イレウス(PI)患者は集中治療室(ICU)に入院すると死亡リスクが高く、死亡率は40%に達する。 当科では入院24時間後のICU患者の死亡率予測におけるパフォーマンス改善について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Paralytic Ileus (PI) patients are at high risk of death when admitted to the Intensive care unit (ICU), with mortality as high as 40\%. There is minimal research concerning PI patient mortality prediction. There is a need for more accurate prediction modeling for ICU patients diagnosed with PI. This paper demonstrates performance improvements in predicting the mortality of ICU patients diagnosed with PI after 24 hours of being admitted. The proposed framework, PMPI(Process Mining Model to predict mortality of PI patients), is a modification of the work used for prediction of in-hospital mortality for ICU patients with diabetes. PMPI demonstrates similar if not better performance with an Area under the ROC Curve (AUC) score of 0.82 compared to the best results of the existing literature. PMPI uses patient medical history, the time related to the events, and demographic information for prediction. The PMPI prediction framework has the potential to help medical teams in making better decisions for treatment and care for ICU patients with PI to increase their life expectancy.
• Abstract（参考訳）: 麻痺性イレウス (PI) 患者は集中治療室 (ICU) に入院すると死亡リスクが高く, 死亡率は40%である。 PI患者の死亡予測に関する最小限の研究がある。 piと診断されたicu患者のより正確な予測モデルが必要である。 当科では入院24時間後のICU患者の死亡率予測におけるパフォーマンス改善について検討した。 PMPI(Process Mining Model, Process Mining Model to predict death of PI patients)は,糖尿病ICU患者の院内死亡の予測に用いる作業の修正である。 PMPIは、既存の文献の最良の結果と比較すると、ROC曲線(AUC)スコアが0.82であるエリアと類似している。 PMPIは、患者の医療履歴、イベントに関連する時間、および予測のための人口統計情報を使用する。 PMPI予測フレームワークは、医療チームがPIのICU患者に対する治療とケアのより良い決定をし、寿命を延ばすのに役立つ可能性がある。

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