論文の概要: Integrating Physiological Time Series and Clinical Notes with Transformer for Early Prediction of Sepsis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.14469v1
• Date: Mon, 28 Mar 2022 03:19:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 13:41:58.907222
• Title: Integrating Physiological Time Series and Clinical Notes with Transformer for Early Prediction of Sepsis
• Title（参考訳）: 敗血症早期予知のための生理的時系列と臨床ノートの統合
• Authors: Yuqing Wang, Yun Zhao, Rachael Callcut, Linda Petzold
• Abstract要約: セプシスはICU (Intensive Care Units) の主要な死因である。 早期敗血症予測のためのマルチモーダル変圧器モデルを提案する。 ICU入院後36ドル以内の患者に対して, 生理的時系列データと臨床記録を用いて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.791880225915255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Sepsis is a leading cause of death in the Intensive Care Units (ICU). Early detection of sepsis is critical for patient survival. In this paper, we propose a multimodal Transformer model for early sepsis prediction, using the physiological time series data and clinical notes for each patient within $36$ hours of ICU admission. Specifically, we aim to predict sepsis using only the first 12, 18, 24, 30 and 36 hours of laboratory measurements, vital signs, patient demographics, and clinical notes. We evaluate our model on two large critical care datasets: MIMIC-III and eICU-CRD. The proposed method is compared with six baselines. In addition, ablation analysis and case studies are conducted to study the influence of each individual component of the model and the contribution of each data modality for early sepsis prediction. Experimental results demonstrate the effectiveness of our method, which outperforms competitive baselines on all metrics.
• Abstract（参考訳）: セプシスはICU(Intensive Care Units)の主要な死因である。 敗血症の早期発見は患者の生存に重要である。 本稿では,icu導入後36時間以内に各患者に対する生理的時系列データと臨床ノートを用いて,早期敗血症予測のためのマルチモーダルトランスフォーマーモデルを提案する。 具体的には,最初の12時間,18時間,24時間,30時間,36時間の検査,バイタルサイン,患者人口統計,臨床ノートのみを用いて敗血症を予測することを目的とした。 我々は、MIMIC-IIIとeICU-CRDの2つの大きなクリティカルケアデータセットでモデルを評価する。 提案手法は6つのベースラインと比較した。 さらに, 各モデルの個々の成分の影響と, 早期敗血症予測に対する各データモダリティの寄与について, アブレーション分析およびケーススタディを行った。 提案手法の有効性を実証し,全測定値の競合ベースラインを上回った。

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