論文の概要: Deterioration Prediction using Time-Series of Three Vital Signs and
Current Clinical Features Amongst COVID-19 Patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05881v1
- Date: Wed, 12 Oct 2022 02:53:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-13 16:16:39.912455
- Title: Deterioration Prediction using Time-Series of Three Vital Signs and
Current Clinical Features Amongst COVID-19 Patients
- Title（参考訳）: COVID-19患者の3徴候の経時的変化と臨床像の経時的変化予測
- Authors: Sarmad Mehrdad, Farah E. Shamout, Yao Wang, S. Farokh Atashzar
- Abstract要約: 今後3～24時間で患者が悪化するかどうかを予測できる予後モデルを構築した。
このモデルは、(a)酸素飽和度、(b)心拍数、(c)温度という、通常の三進的なバイタルサインを処理する。
ニューヨーク・ラングーン・ヘルスで37,006人のCOVID-19患者から収集したデータを用いて、モデルを訓練し、評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1594622252295474
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Unrecognized patient deterioration can lead to high morbidity and mortality.
Most existing deterioration prediction models require a large number of
clinical information, typically collected in hospital settings, such as medical
images or comprehensive laboratory tests. This is infeasible for telehealth
solutions and highlights a gap in deterioration prediction models that are
based on minimal data, which can be recorded at a large scale in any clinic,
nursing home, or even at the patient's home. In this study, we propose and
develop a prognostic model that predicts if a patient will experience
deterioration in the forthcoming 3-24 hours. The model sequentially processes
routine triadic vital signs: (a) oxygen saturation, (b) heart rate, and (c)
temperature. The model is also provided with basic patient information,
including sex, age, vaccination status, vaccination date, and status of
obesity, hypertension, or diabetes. We train and evaluate the model using data
collected from 37,006 COVID-19 patients at NYU Langone Health in New York, USA.
The model achieves an area under the receiver operating characteristic curve
(AUROC) of 0.808-0.880 for 3-24 hour deterioration prediction. We also conduct
occlusion experiments to evaluate the importance of each input feature, where
the results reveal the significance of continuously monitoring the variations
of the vital signs. Our results show the prospect of accurate deterioration
forecast using a minimum feature set that can be relatively easily obtained
using wearable devices and self-reported patient information.
- Abstract（参考訳）: 認知されていない患者の悪化は、高い致命率と死亡につながる可能性がある。
既存の劣化予測モデルの多くは、医療画像や総合的な検査など、病院で一般的に収集される多くの臨床情報を必要とする。
これは遠隔医療では不可能であり、最小限のデータに基づく劣化予測モデルのギャップを浮き彫りにして、診療所や老人ホーム、さらには患者の自宅でも大規模に記録することができる。
本研究では,今後3～24時間に患者が悪化するかどうかを予測できる予後予測モデルを提案する。
モデルは連続して3進的な記号を処理します。
(a)酸素飽和
(b)心拍数、及び
(c)温度。
このモデルは、性別、年齢、ワクチン接種状況、予防接種日、肥満、高血圧、糖尿病などの基本的な患者情報も備えている。
ニューヨーク・ラングーン・ヘルスで37,006人のCOVID-19患者から収集したデータを用いてモデルを訓練・評価した。
このモデルは324時間劣化予測のために、0.808-0.880の受信動作特性曲線(AUROC)の領域を達成する。
また,各入力特徴の重要性を評価するために咬合実験を行い,バイタルサインの変動を継続的に観察する意義を明らかにする。
ウェアラブルデバイスと自己申告した患者情報を用いて比較的容易に得られる最小特徴セットを用いて,正確な劣化予測を行う可能性を示した。
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