論文の概要: Enhancing clinical decision support with physiological waveforms -- a multimodal benchmark in emergency care

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17856v4
• Date: Wed, 30 Apr 2025 21:32:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.893858
• Title: Enhancing clinical decision support with physiological waveforms -- a multimodal benchmark in emergency care
• Title（参考訳）: 生理的波形による臨床診断支援の強化 -- 救急医療におけるマルチモーダル・ベンチマーク
• Authors: Juan Miguel Lopez Alcaraz, Hjalmar Bouma, Nils Strodthoff,
• Abstract要約: 本稿では,救急医療におけるマルチモーダル意思決定支援を推進すべく,データセットとベンチマークプロトコルを提案する。 本モデルでは, 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(ECG)波形を入力として, 放電診断と患者の劣化の双方を予測する。
• 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: AI-driven prediction algorithms have the potential to enhance emergency medicine by enabling rapid and accurate decision-making regarding patient status and potential deterioration. However, the integration of multimodal data, including raw waveform signals, remains underexplored in clinical decision support. Methods: We present a dataset and benchmarking protocol designed to advance multimodal decision support in emergency care. Our models utilize demographics, biometrics, vital signs, laboratory values, and electrocardiogram (ECG) waveforms as inputs to predict both discharge diagnoses and patient deterioration. Results: The diagnostic model achieves area under the receiver operating curve (AUROC) scores above 0.8 for 609 out of 1,428 conditions, covering both cardiac (e.g., myocardial infarction) and non-cardiac (e.g., renal disease, diabetes) diagnoses. The deterioration model attains AUROC scores above 0.8 for 14 out of 15 targets, accurately predicting critical events such as cardiac arrest, mechanical ventilation, ICU admission, and mortality. Conclusions: Our study highlights the positive impact of incorporating raw waveform data into decision support models, improving predictive performance. By introducing a unique, publicly available dataset and baseline models, we provide a foundation for measurable progress in AI-driven decision support for emergency care.
• Abstract（参考訳）: 背景: AIによる予測アルゴリズムは、患者の状態と潜在的な劣化に関する迅速かつ正確な意思決定を可能にすることで、救急医療を強化する可能性がある。 しかし, 生波形信号を含むマルチモーダルデータの統合は, 臨床診断支援において未検討である。 方法: 救急医療におけるマルチモーダル意思決定支援を推進すべく, データセットとベンチマークプロトコルを提案する。 本モデルでは, 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(ECG)波形を入力として, 放電診断と患者の劣化の双方を予測する。 結果:AUROCは1,428例中0.8以上で1,428例中609例で,非心筋(eg,心筋梗塞)と非心筋(eg,腎疾患,糖尿病)の診断を行った。 劣化モデルでは, 心停止, 機械的換気, ICU入院, 死亡などの重要な事象を正確に予測し, AUROC スコアが 0.8 以上に達した。 結論:本研究は,生波形データを意思決定支援モデルに組み込むことによる肯定的な影響を強調し,予測性能を向上する。 ユニークな、公開可能なデータセットとベースラインモデルを導入することで、緊急ケアのためのAI駆動意思決定サポートの計測可能な進歩の基礎を提供する。

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