論文の概要: Development of patients triage algorithm from nationwide COVID-19 registry data based on machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.09001v1
• Date: Sat, 18 Sep 2021 19:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-23 09:12:33.008701
• Title: Development of patients triage algorithm from nationwide COVID-19 registry data based on machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習に基づく全国新型コロナウイルス登録データからの患者トリアージアルゴリズムの開発
• Authors: Hyung Ju Hwang, Seyoung Jung, Min Sue Park, Hyeontae Jo
• Abstract要約: 本稿では,機械学習技術を用いた重症度評価モデルの開発過程について述べる。 モデルは基本的な患者の基本的個人データのみを必要とするため、患者は自身の重症度を判断できる。 本研究の目的は、患者が自身の重症度をチェックできる医療システムを構築し、同様の重症度を持つ他の患者の過去の治療内容に基づいて、適切な診療所への訪問を通知することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt severity assessment model of confirmed patients who were infected with infectious diseases could enable efficient diagnosis and alleviate the burden on the medical system. This paper provides the development processes of the severity assessment model using machine learning techniques and its application on SARS-CoV-2 patients. Here, we highlight that our model only requires basic patients' basic personal data, allowing for them to judge their own severity. We selected the boosting-based decision tree model as a classifier and interpreted mortality as a probability score after modeling. Specifically, hyperparameters that determine the structure of the tree model were tuned using the Bayesian optimization technique without any knowledge of medical information. As a result, we measured model performance and identified the variables affecting the severity through the model. Finally, we aim to establish a medical system that allows patients to check their own severity and informs them to visit the appropriate clinic center based on the past treatment details of other patients with similar severity.
• Abstract（参考訳）: 感染性疾患に罹患した患者に対するプロンプト重症度評価モデルは、効率的な診断を可能にし、医療システムの負担を軽減することができる。 本稿では,機械学習を用いた重症度評価モデルの開発とSARS-CoV-2患者への応用について述べる。 ここでは,本モデルが患者の基本的個人データのみを必要とすることを強調し,重症度を判断できるようにする。 分類器としてブースティングに基づく決定木モデルを選択し,モデル化後の確率スコアとして死亡率を解釈した。 具体的には,木モデルの構造を決定するハイパーパラメータを,医療情報の知識のないベイズ最適化手法を用いて調整した。 その結果,モデルの性能を測定し,モデルの重大度に影響を与える変数を同定した。 最後に,患者が自身の重症度を診断し,他の重症度患者の過去の治療内容に基づいて適切な診療所を訪れるよう通知する医療システムを確立することを目的とする。

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