論文の概要: Noninvasive Acute Compartment Syndrome Diagnosis Using Random Forest Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10386v1
• Date: Thu, 18 Jan 2024 21:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-22 17:34:33.613546
• Title: Noninvasive Acute Compartment Syndrome Diagnosis Using Random Forest Machine Learning
• Title（参考訳）: ランダムフォレスト機械学習を用いた非侵襲的急性比較症候群診断
• Authors: Zaina Abu Hweij, Florence Liang, Sophie Zhang
• Abstract要約: 急性コンパートメント症候群(英: acute compartment syndrome、ACS)は、筋コンパートメント内の圧力上昇によって引き起こされる整形外科疾患である。 本研究は, ACSの持続的, 客観的, 非侵襲的診断法を提案する。 このデバイスは、皮膚に置かれた力感受性抵抗(FSR)から圧力を読み取るランダムフォレスト機械学習モデルを通じてACSを検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Acute compartment syndrome (ACS) is an orthopedic emergency, caused by elevated pressure within a muscle compartment, that leads to permanent tissue damage and eventually death. Diagnosis of ACS relies heavily on patient-reported symptoms, a method that is clinically unreliable and often supplemented with invasive intracompartmental pressure measurements. This study proposes a continuous, objective, noninvasive diagnostic for ACS. The device detects ACS through a random forest machine learning model that uses pressure readings from force-sensitive resistors (FSRs) placed on the skin. The final diagnosis is exported real-time to a web application via Bluetooth. To validate the diagnostic, a data set containing FSR measurements and the corresponding simulated intracompartmental pressure was created. The diagnostic achieved an accuracy, on par to the invasive gold standard, of 97%. The device excelled in key performance metrics including precision, sensitivity, and F1 score. Manufactured for 73 USD, our device may be an economic alternative to needle-based diagnostics. These results demonstrate the potential of noninvasive ACS diagnostics to meet clinical standards and enhance patient care.
• Abstract（参考訳）: 急性コンパートメント症候群 (acs) は、筋肉のコンパートメント内の圧力上昇によって引き起こされる整形外科的な緊急事態であり、永久的な組織損傷と最終的には死に至る。 acsの診断は、臨床的に信頼性が低く、しばしば侵襲的な内圧測定で補足される患者の症状に大きく依存する。 本研究は,acsの連続的,客観的,非侵襲的診断を提案する。 このデバイスは、皮膚に置かれた力感受性抵抗(FSR)から圧力を読み取るランダムフォレスト機械学習モデルを通じてACSを検出する。 最後の診断はBluetooth経由でWebアプリケーションにリアルタイムでエクスポートされる。 診断を検証するため、FSR測定とそれに対応する模擬部分圧を含むデータセットを作成した。 この診断は、侵襲的な金標準と同等の精度を97%の精度で達成した。 このデバイスは精度、感度、F1スコアなどの重要なパフォーマンス指標に優れていた。 73USDで製造されたこのデバイスは、針ベースの診断の経済的代替品かもしれない。 これらの結果は,非侵襲的ACS診断が臨床基準を満たし,患者のケアを高める可能性を示している。

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