論文の概要: Interpretable estimation of the risk of heart failure hospitalization
from a 30-second electrocardiogram
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00819v2
- Date: Fri, 4 Nov 2022 06:28:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-07 13:30:09.327447
- Title: Interpretable estimation of the risk of heart failure hospitalization
from a 30-second electrocardiogram
- Title（参考訳）: 30秒心電図による心不全入院リスクの解釈可能推定
- Authors: Sergio Gonz\'alez, Wan-Ting Hsieh, Davide Burba, Trista Pei-Chun Chen,
Chun-Li Wang, Victor Chien-Chia Wu, Shang-Hung Chang
- Abstract要約: 本研究は,30秒の単心電図信号で心不全の入院を推定できることを示唆する。
機械学習アプローチを使用することで、予測能力が向上するだけでなく、臨床的に意味のある解釈も得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.167398752829277
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Survival modeling in healthcare relies on explainable statistical models;
yet, their underlying assumptions are often simplistic and, thus, unrealistic.
Machine learning models can estimate more complex relationships and lead to
more accurate predictions, but are non-interpretable. This study shows it is
possible to estimate hospitalization for congestive heart failure by a 30
seconds single-lead electrocardiogram signal. Using a machine learning approach
not only results in greater predictive power but also provides clinically
meaningful interpretations. We train an eXtreme Gradient Boosting accelerated
failure time model and exploit SHapley Additive exPlanations values to explain
the effect of each feature on predictions. Our model achieved a concordance
index of 0.828 and an area under the curve of 0.853 at one year and 0.858 at
two years on a held-out test set of 6,573 patients. These results show that a
rapid test based on an electrocardiogram could be crucial in targeting and
treating high-risk individuals.
- Abstract（参考訳）: 医療におけるサバイバルモデリングは、説明可能な統計モデルに依存しているが、基礎となる仮定はしばしば単純化され、したがって非現実的である。
機械学習モデルは、より複雑な関係を推定し、より正確な予測につながるが、解釈できない。
本研究は,30秒の単心電図信号で心不全の入院を推定できることを示唆する。
機械学習アプローチを使用することで、予測能力が向上するだけでなく、臨床的に意味のある解釈も得られる。
我々は,eXtreme Gradient BoostingAccelerated failure time Modelをトレーニングし,SHapley Additive exPlanations値を利用して各特徴が予測に与える影響を説明する。
本モデルでは,6,573人を対象に,1年で0.828,1年で0.853,2年で0.858と一致した。
これらの結果から,心電図に基づく迅速検査は,高リスク個人を標的とし治療するのに重要である可能性が示唆された。
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