論文の概要: MDS-ED: Multimodal Decision Support in the Emergency Department -- a Benchmark Dataset for Diagnoses and Deterioration Prediction in Emergency Medicine
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17856v3
- Date: Tue, 24 Sep 2024 15:20:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 15:01:09.653265
- Title: MDS-ED: Multimodal Decision Support in the Emergency Department -- a Benchmark Dataset for Diagnoses and Deterioration Prediction in Emergency Medicine
- Title（参考訳）: MDS-ED:救急部門におけるマルチモーダル意思決定支援 -- 救急医療における診断と劣化予測のためのベンチマークデータセット
- Authors: Juan Miguel Lopez Alcaraz, Hjalmar Bouma, Nils Strodthoff,
- Abstract要約: 我々は,MIMIC-IVに基づくベンチマークプロトコルと,救急部門におけるマルチモーダル意思決定支援評価の初期結果を紹介する。
患者到着から1.5時間後, 人口統計, バイオメトリックス, バイタルサイン, 検査値, 心電図波形など, 多様なデータモダリティを利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9503773054285559
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Background: A clinically meaningful comparative assessment of medical decision support in emergency care is challenging due to a lack of appropriate datasets with multimodal input modalities and comprehensive prediction task. This hampers measurable progress in the field. Results: We introduce a dataset based on MIMIC-IV, a benchmarking protocol, and initial results for evaluating multimodal decision support in the emergency department (ED). We use diverse data modalities from the first 1.5 hours after patient arrival, including demographics, biometrics, vital signs, lab values, and electrocardiogram waveforms. We analyze 1443 clinical labels across two contexts: predicting diagnoses and patient deterioration. Our diagnostic model achieves an AUROC score over 0.8 in a statistically significant manner for 609 out of 1428 conditions, including cardiac conditions like myocardial infarction and non-cardiac conditions such as renal disease and diabetes. The deterioration model scores above 0.8 in a statistically significant manner for 14 out of 15 targets, including critical events like cardiac arrest, mechanical ventilation, intensive care unit admission, as well as short- and long-term mortality. Furthermore, we provide one of the first robust demonstrations of the significant impact of raw waveform input data on model performance. Conclusions: This study highlights the proposed dataset as a unique resource to foster progress towards measurable progress in the domain of algorithmic decision support in emergency care. The presented multimodal baseline models showcase the potential of diagnostic decision support in the field and provide strong incentives for including raw waveform data.
- Abstract（参考訳）: 背景:マルチモーダルな入力モダリティと包括的予測タスクを備えた適切なデータセットが欠如していることから,救急医療における医療意思決定支援に関する臨床的に有意義な比較評価は困難である。
このことは、フィールドにおける測定可能な進歩を妨げます。
結果:MIMIC-IVに基づくデータセット,ベンチマークプロトコル,救急部門(ED)におけるマルチモーダル意思決定支援評価の初期結果を紹介する。
患者到着から1.5時間後, 人口統計, バイオメトリックス, バイタルサイン, 検査値, 心電図波形など, 多様なデータモダリティを利用する。
診断の予測と患者劣化の2つの文脈で1443の臨床ラベルを分析した。
診断モデルは, 心筋梗塞や非心臓疾患, 腎疾患, 糖尿病などを含む1428例中609例において, AUROCスコアが0.8以上の統計的に有意な値を示した。
心停止, 人工換気, 集中治療室入院, 短期的, 長期的死亡などの重要な事象を含む15件中14件について, 0.8以上で統計的に有意なスコアが得られた。
さらに,本研究では,原波形入力データがモデル性能に与える影響について,最初の頑健な実演を行う。
結論: 本研究は, 緊急ケアにおけるアルゴリズム決定支援の領域における, 測定可能な進展を促進するためのユニークな資源として, 提案したデータセットを強調した。
提案するマルチモーダルベースラインモデルは,現場における診断決定支援の可能性を示し,生波形データを含むための強力なインセンティブを提供する。
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