論文の概要: XMI-ICU: Explainable Machine Learning Model for Pseudo-Dynamic Prediction of Mortality in the ICU for Heart Attack Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06109v1
• Date: Wed, 10 May 2023 12:53:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-11 13:10:56.261708
• Title: XMI-ICU: Explainable Machine Learning Model for Pseudo-Dynamic Prediction of Mortality in the ICU for Heart Attack Patients
• Title（参考訳）: XMI-ICU: 心臓発作患者のICUにおける擬似動的死亡予測のための説明可能な機械学習モデル
• Authors: Munib Mesinovic, Peter Watkinson, Tingting Zhu
• Abstract要約: 心臓発作は、米国と世界の死亡率に最も貢献している1つである。 我々は,ICUにおける死亡予測のための新しい擬似力学機械学習フレームワークを開発し,解釈可能性と臨床リスク分析を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5475382876263915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Heart attack remain one of the greatest contributors to mortality in the United States and globally. Patients admitted to the intensive care unit (ICU) with diagnosed heart attack (myocardial infarction or MI) are at higher risk of death. In this study, we use two retrospective cohorts extracted from the eICU and MIMIC-IV databases, to develop a novel pseudo-dynamic machine learning framework for mortality prediction in the ICU with interpretability and clinical risk analysis. The method provides accurate prediction for ICU patients up to 24 hours before the event and provide time-resolved interpretability results. The performance of the framework relying on extreme gradient boosting was evaluated on a held-out test set from eICU, and externally validated on the MIMIC-IV cohort using the most important features identified by time-resolved Shapley values achieving AUCs of 91.0 (balanced accuracy of 82.3) for 6-hour prediction of mortality respectively. We show that our framework successfully leverages time-series physiological measurements by translating them into stacked static prediction problems to be robustly predictive through time in the ICU stay and can offer clinical insight from time-resolved interpretability
• Abstract（参考訳）: 心臓発作は、米国と世界における死亡率の最大の要因の1つである。 心臓発作(心筋梗塞またはMI)と診断された集中治療室(ICU)に入院した患者は死亡リスクが高い。 本研究では,eICUデータベースとMIMIC-IVデータベースから抽出した2つの振り返りコホートを用いて,解釈可能性と臨床リスク分析を備えたICUにおける死亡予測のための新しい擬似力学機械学習フレームワークを開発した。 この方法は、イベントの24時間前までのicu患者の正確な予測と、時間分解された解釈可能性結果を提供する。 このフレームワークの性能は, eICU のホールトアウトテストセットを用いて評価され, 死亡の6時間予測には, AUC が 91.0 の時間分解シャプリー値によって決定される最も重要な特徴を用いてMIMIC-IVコホートで検証された。 本稿では,ICU滞在中の時間的時間的予測問題に重畳することで,時系列の生理的計測をうまく活用し,時間的解釈可能性から臨床的な洞察を得られることを示す。

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