論文の概要: Optimizing Medication Decisions for Patients with Atrial Fibrillation through Path Development Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10014v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 14:31:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 16:37:16.918494
• Title: Optimizing Medication Decisions for Patients with Atrial Fibrillation through Path Development Network
• Title（参考訳）: 心房細動に対するパス開発ネットワークによる薬効判定の最適化
• Authors: Tian Xie
• Abstract要約: 心房細動(英: atrial fibrillation、AF)は、心房の急激な収縮と不規則な収縮を特徴とする一般的な不整脈である。 本研究では,AF患者に抗凝固療法を推奨すべきかどうかを予測する機械学習アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.682776828229116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Atrial fibrillation (AF) is a common cardiac arrhythmia characterized by rapid and irregular contractions of the atria. It significantly elevates the risk of strokes due to slowed blood flow in the atria, especially in the left atrial appendage, which is prone to blood clot formation. Such clots can migrate into cerebral arteries, leading to ischemic stroke. To assess whether AF patients should be prescribed anticoagulants, doctors often use the CHA2DS2-VASc scoring system. However, anticoagulant use must be approached with caution as it can impact clotting functions. This study introduces a machine learning algorithm that predicts whether patients with AF should be recommended anticoagulant therapy using 12-lead ECG data. In this model, we use STOME to enhance time-series data and then process it through a Convolutional Neural Network (CNN). By incorporating a path development layer, the model achieves a specificity of 30.6% under the condition of an NPV of 1. In contrast, LSTM algorithms without path development yield a specificity of only 2.7% under the same NPV condition.
• Abstract（参考訳）: 心房細動(英: atrial fibrillation,AF)は、心房の急激な収縮を特徴とする一般的な不整脈である。 房室の血流が遅くなることによる脳卒中リスクが著しく高まり、特に左心房の付属物では血栓形成が起こりやすい。 このような血栓は脳動脈に移行し、脳卒中を引き起こす。 AF患者が所定の抗凝固剤であるかどうかを評価するために、医師はしばしばCHA2DS2-VAScスコアシステムを使用する。 しかし、凝固機能に影響を及ぼす可能性があるため、抗凝固剤の使用には注意が必要である。 本研究は,12誘導心電図データを用いた抗凝固療法を推奨すべきかどうかを予測する機械学習アルゴリズムを提案する。 このモデルでは、STOMEを用いて時系列データを拡張し、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を介して処理する。 経路発達層を組み込むことで、NPV1の条件下で30.6%の特異性が得られる。 対照的に、LSTMアルゴリズムはパス開発を含まないため、同じNPV条件下では2.7%の特異性しか得られない。

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