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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06560v2
• Date: Fri, 08 Nov 2024 07:07:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-11 18:10:59.102410
• Title: TCKAN:A Novel Integrated Network Model for Predicting Mortality Risk in Sepsis Patients
• Title（参考訳）: TCKAN: 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。 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。 Time-Constant Kolmogorov-Arnold Network (TCKAN)は、時間的データ、定数データ、ICDコードを単一の予測モデルに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Sepsis poses a major global health threat, accounting for millions of deaths annually and significant economic costs. Accurately predicting the risk of mortality in sepsis patients enables early identification, promotes the efficient allocation of medical resources, and facilitates timely interventions, thereby improving patient outcomes. Current methods typically utilize only one type of data--either constant, temporal, or ICD codes. This study introduces a novel approach, the Time-Constant Kolmogorov-Arnold Network (TCKAN), which uniquely integrates temporal data, constant data, and ICD codes within a single predictive model. Unlike existing methods that typically rely on one type of data, TCKAN leverages a multi-modal data integration strategy, resulting in superior predictive accuracy and robustness in identifying high-risk sepsis patients. Validated against the MIMIC-III and MIMIC-IV datasets, TCKAN surpasses existing machine learning and deep learning methods in accuracy, sensitivity, and specificity. Notably, TCKAN achieved AUCs of 87.76% and 88.07%, demonstrating superior capability in identifying high-risk patients. Additionally, TCKAN 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. Although the TCKAN model has already incorporated temporal, constant, and ICD code data, future research could include more diverse medical data types, such as imaging and laboratory test results, to achieve a more comprehensive data integration and further improve predictive accuracy.
• 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、早期の同定を可能にし、医療資源の効率的な配分を促進し、タイムリーな介入を促進し、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。 本研究では、時間的データ、定数データ、ICDコードを1つの予測モデルに一意に統合する新しいアプローチであるTCKAN(Time-Constant Kolmogorov-Arnold Network)を紹介する。 通常、あるタイプのデータに依存する既存の方法とは異なり、TCKANはマルチモーダルなデータ統合戦略を利用しており、リスクの高い敗血症患者を特定する上で、予測精度と堅牢性が優れている。 MIMIC-IIIとMIMIC-IVデータセットに対して検証されたTCKAN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TCKANは87.76%、88.07%のAUCを達成し、高リスク患者を特定する優れた能力を示した。 さらに、TCKAN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。 TCKANモデルは、既に時間、定数、ICDのコードデータを組み込んでいるが、将来の研究には、より包括的なデータ統合と予測精度の向上を達成するために、イメージングや検査結果などの、より多様な医療データタイプが含まれる可能性がある。

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