論文の概要: NPRL: Nightly Profile Representation Learning for Early Sepsis Onset
Prediction in ICU Trauma Patients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12737v3
- Date: Thu, 16 Nov 2023 19:09:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-22 19:46:45.223075
- Title: NPRL: Nightly Profile Representation Learning for Early Sepsis Onset
Prediction in ICU Trauma Patients
- Title（参考訳）: ICU外傷患者の早期発作発症予測のためのNPRL:夜間プロファイル表現学習
- Authors: Tucker Stewart, Katherine Stern, Grant O'Keefe, Ankur Teredesai, Juhua
Hu
- Abstract要約: セプシス(Sepsis)は、感染の有無に応じて体内で発症する症候群である。
現在の機械学習アルゴリズムは性能が悪く、早期のセプシスの開始を予測できない。
我々は,前夜に収集した最新のデータを用いて,毎朝の敗血症を予測できる新しい,現実的な予測フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.476582906474746
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sepsis is a syndrome that develops in the body in response to the presence of
an infection. Characterized by severe organ dysfunction, sepsis is one of the
leading causes of mortality in Intensive Care Units (ICUs) worldwide. These
complications can be reduced through early application of antibiotics. Hence,
the ability to anticipate the onset of sepsis early is crucial to the survival
and well-being of patients. Current machine learning algorithms deployed inside
medical infrastructures have demonstrated poor performance and are insufficient
for anticipating sepsis onset early. Recently, deep learning methodologies have
been proposed to predict sepsis, but some fail to capture the time of onset
(e.g., classifying patients' entire visits as developing sepsis or not) and
others are unrealistic for deployment in clinical settings (e.g., creating
training instances using a fixed time to onset, where the time of onset needs
to be known apriori). In this paper, we first propose a novel but realistic
prediction framework that predicts each morning whether sepsis onset will occur
within the next 24 hours using the most recent data collected the previous
night, when patient-provider ratios are higher due to cross-coverage resulting
in limited observation to each patient. However, as we increase the prediction
rate into daily, the number of negative instances will increase, while that of
positive instances remain the same. This causes a severe class imbalance
problem making it hard to capture these rare sepsis cases. To address this, we
propose a nightly profile representation learning (NPRL) approach. We prove
that NPRL can theoretically alleviate the rare event problem and our empirical
study using data from a level-1 trauma center demonstrates the effectiveness of
our proposal.
- Abstract（参考訳）: セプシス(Sepsis)は、感染の有無に応じて体内で発症する症候群である。
重度の臓器機能不全を特徴とする敗血症は、世界中の集中治療室(ICUs)の死因の1つである。
これらの合併症は抗生物質の早期使用によって軽減することができる。
したがって、敗血症の発症を早期に予測する能力は患者の生存と幸福に不可欠である。
医療インフラ内に展開されている現在の機械学習アルゴリズムは、パフォーマンスが悪く、早期の敗血症を予測できない。
近年、深層学習法は敗血症を予測するために提案されているが、発症時期(例えば、患者の全訪問を発症病期と分類するなど)を把握できないものや、臨床環境(例えば、発症に固定時間を使うトレーニングインスタンスを作成する場合、発症時期をアプリオリと呼ぶ必要がある場合など)が提案されている。
本報告では, 患者と患者との交叉率が高い場合, 患者間の観察時間に制限がある場合, 最新のデータを用いて, 毎朝24時間以内に発症するかどうかを予測できる新しい, 現実的な予測枠組みを提案する。
しかし、予測率を日々増加させるにつれて、負のインスタンスの数が増える一方、正のインスタンスの数は同じである。
これにより、これらの稀な敗血症の症例をつかむのが難しくなるクラス不均衡の問題が発生する。
そこで本研究では,夜間プロファイル表現学習(NPRL)手法を提案する。
nprlがレアイベント問題を理論的に軽減できることを証明し, レベル1トラウマセンターのデータを用いた実験により, 提案手法の有効性を実証した。
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