論文の概要: TCKIN: A Novel Integrated Network Model for Predicting Mortality Risk in Sepsis Patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06560v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 05:37:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:15:32.979119
• Title: TCKIN: A Novel Integrated Network Model for Predicting Mortality Risk in Sepsis Patients
• Title（参考訳）: TCKIN : 敗血症患者の死亡リスク予測のための統合型ネットワークモデル
• Authors: Fanglin Dong,
• Abstract要約: セプシスは世界的な健康上の脅威となり、毎年何百万人もの死者を出し、経済的にかなりのコストがかかる。 本研究は、敗血症死亡リスク予測の精度を高める革新的なモデルであるTCKIN(Time-Constant Kan Integrated Network)を紹介する。
• 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: Sepsis poses a major global health threat, accounting for millions of deaths annually and significant economic costs. Accurate predictions of mortality risk in sepsis patients facilitate the efficient allocation of medical resources, thereby enhancing patient survival and quality of life. Through precise risk assessments, healthcare facilities can effectively distribute intensive care beds, medical equipment, and staff, ensuring high-risk patients receive timely and appropriate care. Early identification and intervention significantly decrease mortality rates and improve patient outcomes. Current methods typically utilize only one type of data--either constant, temporal, or ICD codes. This study introduces the Time-Constant KAN Integrated Network(TCKIN), an innovative model that enhances the accuracy of sepsis mortality risk predictions by integrating both temporal and constant data from electronic health records and ICD codes. Validated against the MIMIC-III and MIMIC-IV datasets, TCKIN surpasses existing machine learning and deep learning methods in accuracy, sensitivity, and specificity. Notably, TCKIN achieved AUCs of 87.76% and 88.07%, demonstrating superior capability in identifying high-risk patients. Additionally, TCKIN effectively combats the prevalent issue of data imbalance in clinical settings, improving the detection of patients at elevated risk of mortality and facilitating timely interventions. These results confirm the model's effectiveness and its potential to transform patient management and treatment optimization in clinical practice. With this advanced risk assessment tool, healthcare providers can devise more tailored treatment plans, optimize resource utilization, and ultimately enhance survival rates and quality of life for sepsis patients.
• Abstract（参考訳）: セプシスは世界的な健康上の脅威となり、毎年何百万人もの死者を出し、経済的にかなりのコストがかかる。 敗血症患者の死亡リスクの正確な予測は、医療資源の効率的な配分を促進し、患者の生存率と生活の質を高める。 正確なリスクアセスメントによって、医療施設は集中治療ベッド、医療機器、スタッフを効果的に分配することができ、高リスクの患者が適時かつ適切なケアを受けることを保証する。 早期の診断と介入は死亡率を著しく低下させ、患者の結果を改善する。 現在のメソッドは通常、定数、時間、ICDコードのいずれかの1種類のデータしか利用しない。 本研究は,電子カルテとICD符号の時間的・定常的なデータを統合することにより,敗血症死亡リスク予測の精度を高める革新的なモデルであるTime-Constant Kan Integrated Network(TCKIN)を紹介する。 MIMIC-IIIとMIMIC-IVデータセットに対して検証されたTCKINは、既存の機械学習およびディープラーニングメソッドを精度、感度、特異性で超越している。 特にTCKINは87.76%、88.07%のAUCを達成し、リスクの高い患者を特定する能力に優れていた。 さらに、TCKINは、臨床環境におけるデータ不均衡の問題に効果的に対処し、死亡リスクの高い患者の検出を改善し、タイムリーな介入を促進する。 これらの結果は,臨床実習における患者管理と治療最適化を変換するモデルの有効性と可能性を確認した。 この高度なリスクアセスメントツールにより、医療提供者はより適切な治療計画を策定し、リソース利用を最適化し、最終的に敗血症患者の生存率と生活の質を高めることができる。

関連論文リスト

• Deciphering Cardiac Destiny: Unveiling Future Risks Through Cutting-Edge Machine Learning Approaches [0.0]
  本研究の目的は,心停止事故のタイムリー同定のための予測モデルの開発と評価である。 我々は、XGBoost、Gradient Boosting、Naive Bayesといった機械学習アルゴリズムと、リカレントニューラルネットワーク(RNN)によるディープラーニング(DL)アプローチを採用しています。 厳密な実験と検証により,RNNモデルの優れた性能が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T19:18:16Z)
• Optimizing Mortality Prediction for ICU Heart Failure Patients: Leveraging XGBoost and Advanced Machine Learning with the MIMIC-III Database [1.5186937600119894]
  心臓不全は世界中の何百万人もの人々に影響を与え、生活の質を著しく低下させ、高い死亡率をもたらす。 広範な研究にもかかわらず、ICU患者の心不全と死亡率の関係は、完全には理解されていない。 本研究は、ICD-9コードを用いて、MIMIC-IIIデータベースから18歳以上の1,177人のデータを解析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-03T07:57:08Z)
• SepsisLab: Early Sepsis Prediction with Uncertainty Quantification and Active Sensing [67.8991481023825]
  セプシスは米国での院内死亡の主な原因である。 既存の予測モデルは通常、情報不足の少ない高品質なデータで訓練される。 限られた観察により信頼性の低い高リスク患者に対して,ロバストな能動センシングアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T04:47:36Z)
• MedDiffusion: Boosting Health Risk Prediction via Diffusion-based Data Augmentation [58.93221876843639]
  本稿では,MedDiffusion という,エンドツーエンドの拡散に基づくリスク予測モデルを提案する。 トレーニング中に合成患者データを作成し、サンプルスペースを拡大することで、リスク予測性能を向上させる。 ステップワイズ・アテンション・メカニズムを用いて患者の来訪者間の隠れた関係を識別し、高品質なデータを生成する上で最も重要な情報をモデルが自動的に保持することを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:36:30Z)
• Automatic diagnosis of knee osteoarthritis severity using Swin transformer [55.01037422579516]
  変形性膝関節症 (KOA) は膝関節の慢性的な痛みと硬直を引き起こす疾患である。 我々は,Swin Transformer を用いて KOA の重大度を予測する自動手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T09:49:30Z)
• Integrated Convolutional and Recurrent Neural Networks for Health Risk Prediction using Patient Journey Data with Many Missing Values [9.418011774179794]
  本稿では,統合畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークを用いたEMH患者旅行データモデリングのためのエンドツーエンドアプローチを提案する。 本モデルでは,各患者旅行における長期的・短期的時間的パターンを抽出し,インパルスデータ生成を伴わずに,高レベルのEHRデータの欠落を効果的に処理することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-11T07:36:18Z)
• SurvLatent ODE : A Neural ODE based time-to-event model with competing risks for longitudinal data improves cancer-associated Deep Vein Thrombosis (DVT) prediction [68.8204255655161]
  本稿では,不規則なサンプルデータの下で潜在表現をパラメータ化する生成時間対イベントモデルSurvLatent ODEを提案する。 そこで,本モデルでは,事象特異的ハザード関数の形状を指定せずに,複数の競合イベントの生存時間を柔軟に推定する。 SurvLatent ODEは、DVTリスクグループを成層化するために、現在の臨床標準であるKhorana Riskスコアより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-20T17:28:08Z)
• Longitudinal modeling of MS patient trajectories improves predictions of disability progression [2.117653457384462]
  本研究は, 実世界の患者データから情報を最適に抽出する作業に対処する。 本研究では,患者軌跡モデリングに適した機械学習手法を用いることで,患者の障害進行を2年間の地平線で予測できることを示す。 文献で利用可能なモデルと比較して、この研究はMS病の進行予測に最も完全な患者履歴を使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T20:48:00Z)
• UNITE: Uncertainty-based Health Risk Prediction Leveraging Multi-sourced Data [81.00385374948125]
  我々はUNcertaInTyベースのhEalth Risk Prediction(UNITE)モデルを提案する。 UNITEは、複数ソースの健康データを活用した正確な疾患リスク予測と不確実性推定を提供する。 非アルコール性脂肪肝疾患(NASH)とアルツハイマー病(AD)の実態予測タスクにおけるUNITEの評価を行った。 UNITEはAD検出のF1スコアで最大0.841点、NASH検出のPR-AUCで最大0.609点を達成し、最高のベースラインで最大19%の高パフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-22T02:28:11Z)
• MIA-Prognosis: A Deep Learning Framework to Predict Therapy Response [58.0291320452122]
  本稿では,患者の予後と治療反応を予測するための統合型深層学習手法を提案する。 我々は,マルチモーダル非同期時系列分類タスクとして,確率モデリングを定式化する。 我々の予測モデルは、長期生存の観点から、低リスク、高リスクの患者をさらに階層化する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:30:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。