Fugu-MT 論文翻訳(概要): Early prediction of onset of sepsis in Clinical Setting

論文の概要: Early prediction of onset of sepsis in Clinical Setting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03486v1
Date: Mon, 5 Feb 2024 19:58:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-07 17:59:55.271699
Title: Early prediction of onset of sepsis in Clinical Setting
Title（参考訳）: 臨床における敗血症発症の早期予測
Authors: Fahim Mohammad, Lakshmi Arunachalam, Samanway Sadhu, Boudewijn Aasman, Shweta Garg, Adil Ahmed, Silvie Colman, Meena Arunachalam, Sudhir Kulkarni, Parsa Mirhaji
Abstract要約: 教師付き学習手法が採用され、列車データセットの80%をXGBoostモデルでトレーニングした。モデルは、トレーニング期間中に全く見えなかった予測データに基づいて検証された。このモデルでは、試験データでは0.494点、予測データでは0.378点の正常化ユーティリティスコアが得られた。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8471078314535754
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study proposes the use of Machine Learning models to predict the early onset of sepsis using deidentified clinical data from Montefiore Medical Center in Bronx, NY, USA. A supervised learning approach was adopted, wherein an XGBoost model was trained utilizing 80\% of the train dataset, encompassing 107 features (including the original and derived features). Subsequently, the model was evaluated on the remaining 20\% of the test data. The model was validated on prospective data that was entirely unseen during the training phase. To assess the model's performance at the individual patient level and timeliness of the prediction, a normalized utility score was employed, a widely recognized scoring methodology for sepsis detection, as outlined in the PhysioNet Sepsis Challenge paper. Metrics such as F1 Score, Sensitivity, Specificity, and Flag Rate were also devised. The model achieved a normalized utility score of 0.494 on test data and 0.378 on prospective data at threshold 0.3. The F1 scores were 80.8\% and 67.1\% respectively for the test data and the prospective data for the same threshold, highlighting its potential to be integrated into clinical decision-making processes effectively. These results bear testament to the model's robust predictive capabilities and its potential to substantially impact clinical decision-making processes.
Abstract（参考訳）: 本研究は, アメリカ合衆国ブロンクスのモンテフィオーレ医療センターにおける臨床データを用いて, 敗血症の早期発症を予測する機械学習モデルを提案する。教師付き学習手法が採用され、XGBoostモデルは107の特徴(オリジナルと派生した特徴を含む)を含む列車データセットの80%を利用して訓練された。その後、テストデータの残りの20倍の値でモデルを評価した。モデルはトレーニング期間中に全く見えなかった予測データに基づいて検証された。患者個人レベルでのモデルの性能と予測のタイムラインを評価するために,PhyloNet Sepsis Challenge論文に概説されているように,シーシス検出のための評価方法として正規化ユーティリティスコアを用いた。 f1スコア、感度、特異性、フラグレートなどの指標も考案された。このモデルは、テストデータで0.494、しきい値0.3で予測データで0.378の正規化ユーティリティスコアを達成した。 f1スコアは、試験データと同一閾値の予測データそれぞれ80.8\%と67.1\%であり、臨床意思決定プロセスに効果的に統合される可能性を強調した。これらの結果は、モデルの堅牢な予測能力と臨床意思決定プロセスに大きな影響を与える可能性を示す。

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