論文の概要: A Comparative Analysis of Machine Learning Models for Early Detection of
Hospital-Acquired Infections
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09329v1
- Date: Wed, 15 Nov 2023 19:36:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-17 17:55:12.315614
- Title: A Comparative Analysis of Machine Learning Models for Early Detection of
Hospital-Acquired Infections
- Title（参考訳）: 病院感染早期発見のための機械学習モデルの比較分析
- Authors: Ethan Harvey, Junzi Dong, Erina Ghosh, and Ali Samadani
- Abstract要約: 感染リスク指数(IRI)と換気器関連肺炎(VAP)予測モデルを比較した。
IRIモデルはすべてのHAIを予測するために構築され、VAPモデルは人工呼吸器関連肺炎のリスクのある患者を特定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As more and more infection-specific machine learning models are developed and
planned for clinical deployment, simultaneously running predictions from
different models may provide overlapping or even conflicting information. It is
important to understand the concordance and behavior of parallel models in
deployment. In this study, we focus on two models for the early detection of
hospital-acquired infections (HAIs): 1) the Infection Risk Index (IRI) and 2)
the Ventilator-Associated Pneumonia (VAP) prediction model. The IRI model was
built to predict all HAIs, whereas the VAP model identifies patients at risk of
developing ventilator-associated pneumonia. These models could make important
improvements in patient outcomes and hospital management of infections through
early detection of infections and in turn, enable early interventions. The two
models vary in terms of infection label definition, cohort selection, and
prediction schema. In this work, we present a comparative analysis between the
two models to characterize concordances and confusions in predicting HAIs by
these models. The learnings from this study will provide important findings for
how to deploy multiple concurrent disease-specific models in the future.
- Abstract（参考訳）: より多くの感染症特異的機械学習モデルが開発され、臨床展開に向けて計画されているため、異なるモデルからの予測を同時に実行することで、重複や矛盾する情報も提供できる。
デプロイにおける並列モデルの一致と振る舞いを理解することが重要である。
本研究では,病院感染の早期発見のための2つのモデルに焦点を当てた。
1)感染リスク指数(IRI)と
2)人工呼吸器関連肺炎(vap)予測モデル。
IRIモデルはすべてのHAIを予測するために構築され、VAPモデルは人工呼吸器関連肺炎のリスクのある患者を特定する。
これらのモデルは、感染の早期発見と早期介入を可能にすることで、患者の成果と感染管理において重要な改善をもたらす可能性がある。
2つのモデルは、感染ラベルの定義、コホート選択、予測スキーマの点で異なる。
本研究では,これらのモデルによるヘイ予測における一致と混乱を特徴付ける2つのモデルの比較分析を行う。
本研究から得られた知見は,多発性疾患特異的モデルを将来展開するための重要な知見となる。
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