論文の概要: Advanced Meta-Ensemble Machine Learning Models for Early and Accurate Sepsis Prediction to Improve Patient Outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08107v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 00:51:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 19:18:18.613171
- Title: Advanced Meta-Ensemble Machine Learning Models for Early and Accurate Sepsis Prediction to Improve Patient Outcomes
- Title（参考訳）: 患者アウトカム改善のための早期・高精度セプシス予測のための高度なメタアンサンブル機械学習モデル
- Authors: MohammadAmin Ansari Khoushabar, Parviz Ghafariasl,
- Abstract要約: 本報告では, 全身性炎症性反応症候群, 早期警戒スコア, クイックシークエンシャル臓器不全評価など, 従来の敗血症スクリーニングツールの限界について検討する。
本稿では,機械学習技術 - ランダムフォレスト, エクストリームグラディエントブースティング, 決定木モデル - を用いて, セプシスの発症を予測することを提案する。
本研究は,これらのモデルについて,精度,精度,リコール,F1スコア,受信器動作特性曲線の下での領域といった重要な指標を用いて,個別かつ組み合わせたメタアンサンブルアプローチで評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Sepsis, a critical condition from the body's response to infection, poses a major global health crisis affecting all age groups. Timely detection and intervention are crucial for reducing healthcare expenses and improving patient outcomes. This paper examines the limitations of traditional sepsis screening tools like Systemic Inflammatory Response Syndrome, Modified Early Warning Score, and Quick Sequential Organ Failure Assessment, highlighting the need for advanced approaches. We propose using machine learning techniques - Random Forest, Extreme Gradient Boosting, and Decision Tree models - to predict sepsis onset. Our study evaluates these models individually and in a combined meta-ensemble approach using key metrics such as Accuracy, Precision, Recall, F1 score, and Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve. Results show that the meta-ensemble model outperforms individual models, achieving an AUC-ROC score of 0.96, indicating superior predictive accuracy for early sepsis detection. The Random Forest model also performs well with an AUC-ROC score of 0.95, while Extreme Gradient Boosting and Decision Tree models score 0.94 and 0.90, respectively.
- Abstract（参考訳）: セプシスは、感染に対する身体の反応から重篤な状態であり、すべての年齢層に影響を及ぼす世界的な健康危機を引き起こしている。
タイムリーな検出と介入は、医療費の削減と患者の成果改善に不可欠である。
本稿では, 全身性炎症性反応症候群, 修正早期警戒スコア, クイックシークエンシャル臓器不全評価など, 従来の敗血症スクリーニングツールの限界について検討し, 高度なアプローチの必要性を強調した。
本稿では,機械学習技術 - ランダムフォレスト, エクストリームグラディエントブースティング, 決定木モデル - を用いて, セプシスの発症を予測することを提案する。
本研究は,これらのモデルについて,精度,精度,リコール,F1スコア,受信器動作特性曲線の下での領域といった重要な指標を用いて,個別かつ組み合わせたメタアンサンブルアプローチで評価する。
その結果、メタアンサンブルモデルは個々のモデルよりも優れており、AUC-ROCスコアは0.96であり、早期敗血症検出の予測精度が優れていることが示された。
ランダムフォレストモデルではAUC-ROCスコアが0.95、エクストリームグラディエントブースティングと決定木モデルでは0.94と0.90がそれぞれ良好に動作する。
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