論文の概要: APRICOT-Mamba: Acuity Prediction in Intensive Care Unit (ICU):
Development and Validation of a Stability, Transitions, and Life-Sustaining
Therapies Prediction Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02026v2
- Date: Fri, 8 Mar 2024 06:29:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-11 23:02:23.515293
- Title: APRICOT-Mamba: Acuity Prediction in Intensive Care Unit (ICU):
Development and Validation of a Stability, Transitions, and Life-Sustaining
Therapies Prediction Model
- Title(参考訳): APRICOT-Mamba: Acuity Prediction in Intensive Care Unit (ICU) : 安定度・遷移度・寿命予測モデルの開発と検証
- Authors: Miguel Contreras, Brandon Silva, Benjamin Shickel, Tezcan
Ozrazgat-Baslanti, Yuanfang Ren, Ziyuan Guan, Jeremy Balch, Jiaqing Zhang,
Sabyasachi Bandyopadhyay, Kia Khezeli, Azra Bihorac, Parisa Rashidi
- Abstract要約: 集中治療室(ICU)の患者の体力状態は、すぐに安定して不安定になる。
早期の劣化状態の検出は、タイムリーな介入と生存率の改善をもたらす可能性がある。
Intensive Care Unit-MambaにおけるAPRICOT-M(Acuity Prediction in Intensive Care Unit-Mamba)を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.370938858314911
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The acuity state of patients in the intensive care unit (ICU) can quickly
change from stable to unstable. Early detection of deteriorating conditions can
result in providing timely interventions and improved survival rates. In this
study, we propose APRICOT-M (Acuity Prediction in Intensive Care Unit-Mamba), a
150k-parameter state space-based neural network to predict acuity state,
transitions, and the need for life-sustaining therapies in real-time in ICU
patients. The model uses data obtained in the prior four hours in the ICU and
patient information obtained at admission to predict the acuity outcomes in the
next four hours. We validated APRICOT-M externally on data from hospitals not
used in development (75,668 patients from 147 hospitals), temporally on data
from a period not used in development (12,927 patients from one hospital from
2018-2019), and prospectively on data collected in real-time (215 patients from
one hospital from 2021-2023) using three large datasets: the University of
Florida Health (UFH) dataset, the electronic ICU Collaborative Research
Database (eICU), and the Medical Information Mart for Intensive Care
(MIMIC)-IV. The area under the receiver operating characteristic curve (AUROC)
of APRICOT-M for mortality (external 0.94-0.95, temporal 0.97-0.98, prospective
0.96-1.00) and acuity (external 0.95-0.95, temporal 0.97-0.97, prospective
0.96-0.96) shows comparable results to state-of-the-art models. Furthermore,
APRICOT-M can predict transitions to instability (external 0.81-0.82, temporal
0.77-0.78, prospective 0.68-0.75) and need for life-sustaining therapies,
including mechanical ventilation (external 0.82-0.83, temporal 0.87-0.88,
prospective 0.67-0.76), and vasopressors (external 0.81-0.82, temporal
0.73-0.75, prospective 0.66-0.74). This tool allows for real-time acuity
monitoring in critically ill patients and can help clinicians make timely
interventions.
- Abstract(参考訳): 集中治療室(ICU)の患者の体力状態は、すぐに安定して不安定になる。
早期の劣化状態の検出は、タイムリーな介入と生存率の向上をもたらす可能性がある。
本研究では,ICU患者に対するAPRICOT-M(Acuity Prediction in Intensive Care Unit-Mamba)を提案する。
このモデルでは、ICUの4時間前のデータと入院時に得られた患者情報を用いて、次の4時間における明度結果を予測する。
We validated APRICOT-M externally on data from hospitals not used in development (75,668 patients from 147 hospitals), temporally on data from a period not used in development (12,927 patients from one hospital from 2018-2019), and prospectively on data collected in real-time (215 patients from one hospital from 2021-2023) using three large datasets: the University of Florida Health (UFH) dataset, the electronic ICU Collaborative Research Database (eICU), and the Medical Information Mart for Intensive Care (MIMIC)-IV.
APRICOT-Mの死亡率曲線 (external 0.94-0.95, temporal 0.97-0.98, prospective 0.96-1.00) と Acuity (external 0.95-0.95, temporal 0.97-0.97, prospective 0.96-0.96) の下の領域は、最先端技術モデルと同等の結果を示す。
さらに、APRICOT-Mは不安定への遷移(外部の0.11-0.82, 時間的な 0.77-0.78, 予測的な 0.68-0.75)を予測でき、機械的換気(外部の 0.82-0.83, 時間的 0.87-0.88, 予測的な 0.67-0.76)や血管圧薬(外部の 0.81-0.82, 時間的 0.73-0.75, 予測的な 0.66-0.74)を含む生命維持療法の必要性がある。
このツールは、重篤な患者に対するリアルタイムの明度モニタリングを可能にし、クリニックがタイムリーな介入を行うのを助ける。
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