論文の概要: Weakly Supervised Classification of Vital Sign Alerts as Real or Artifact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09074v1
• Date: Sat, 18 Jun 2022 00:52:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 16:42:27.307174
• Title: Weakly Supervised Classification of Vital Sign Alerts as Real or Artifact
• Title（参考訳）: 実物または人工物としてのバイタルサインアラートの弱い教師付き分類
• Authors: Arnab Dey, Mononito Goswami, Joo Heung Yoon, Gilles Clermont, Michael Pinsky, Marilyn Hravnak and Artur Dubrawski
• Abstract要約: 臨床生理学的モニタリングアラームのかなりの割合は偽である。 これまでの研究では、大量の手書きデータを必要とする教師付き機械学習技術を利用してきた。 弱教師付きモデルが従来の教師付き手法と競合することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.849053496035852
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A significant proportion of clinical physiologic monitoring alarms are false. This often leads to alarm fatigue in clinical personnel, inevitably compromising patient safety. To combat this issue, researchers have attempted to build Machine Learning (ML) models capable of accurately adjudicating Vital Sign (VS) alerts raised at the bedside of hemodynamically monitored patients as real or artifact. Previous studies have utilized supervised ML techniques that require substantial amounts of hand-labeled data. However, manually harvesting such data can be costly, time-consuming, and mundane, and is a key factor limiting the widespread adoption of ML in healthcare (HC). Instead, we explore the use of multiple, individually imperfect heuristics to automatically assign probabilistic labels to unlabeled training data using weak supervision. Our weakly supervised models perform competitively with traditional supervised techniques and require less involvement from domain experts, demonstrating their use as efficient and practical alternatives to supervised learning in HC applications of ML.
• Abstract（参考訳）: 臨床生理モニタリングアラームのかなりの割合は偽である。 これはしばしば臨床スタッフの目覚まし疲労を引き起こし、必然的に患者の安全を損なう。 この問題に対処するため、研究者は、血液学的に監視された患者のベッドサイドで発生したバイタルサイン(VS)警告をリアルまたはアーティファクトとして正確に適応できる機械学習(ML)モデルを構築しようとした。 これまでの研究では、大量の手書きデータを必要とする教師付きML技術を利用してきた。 しかし、このようなデータを手動で収穫することはコストがかかり、時間もかかるため、医療(hc)におけるmlの普及を制限する鍵となる。 代わりに、弱い監督力を用いたラベル付きトレーニングデータに確率ラベルを自動的に割り当てるために、複数の不完全なヒューリスティックの使用を検討する。 我々の弱教師付きモデルは、従来の教師付き手法と競合し、ドメインエキスパートの関与を少なくし、MLのHCアプリケーションにおける教師付き学習の効率的で実践的な代替手段としての使用を実証する。

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