Fugu-MT 論文翻訳(概要): Extending Machine Learning-Based Early Sepsis Detection to Different Demographics

論文の概要: Extending Machine Learning-Based Early Sepsis Detection to Different Demographics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.04325v1
Date: Tue, 7 Nov 2023 20:02:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-09 17:55:37.760412
Title: Extending Machine Learning-Based Early Sepsis Detection to Different Demographics
Title（参考訳）: 機械学習に基づく早期セプシス検出を異なるデモグラフィックに拡張する
Authors: Surajsinh Parmar and Tao Shan and San Lee and Yonghwan Kim and Jang Yong Kim
Abstract要約: 我々は,公立のeICU-CRDデータセットと韓国のセントメアリー病院のプライベートなデータセットを用いて,LightGBMとXGBoostのアンサンブル学習手法を比較した。本分析は,医療データの不均衡に対処し,敗血症検出を増強する上で,これらの手法の有効性を明らかにするものである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2724528787590168
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Sepsis requires urgent diagnosis, but research is predominantly focused on Western datasets. In this study, we perform a comparative analysis of two ensemble learning methods, LightGBM and XGBoost, using the public eICU-CRD dataset and a private South Korean St. Mary's Hospital's dataset. Our analysis reveals the effectiveness of these methods in addressing healthcare data imbalance and enhancing sepsis detection. Specifically, LightGBM shows a slight edge in computational efficiency and scalability. The study paves the way for the broader application of machine learning in critical care, thereby expanding the reach of predictive analytics in healthcare globally.
Abstract（参考訳）: セプシスは緊急診断を必要とするが、研究は主に西洋のデータセットに焦点を当てている。本研究では,公立のeICU-CRDデータセットと韓国のセントメアリー病院のプライベートなデータセットを用いて,LightGBMとXGBoostのアンサンブル学習手法の比較分析を行った。本分析は,医療データの不均衡に対処し,敗血症検出を増強する手法の有効性を明らかにする。具体的には、LightGBMは計算効率とスケーラビリティをわずかに表しています。この研究は、クリティカルケアにおける機械学習の広範な応用への道を開き、医療における予測分析の範囲をグローバルに拡大する。

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