Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhanced Prediction of Ventilator-Associated Pneumonia in Patients with Traumatic Brain Injury Using Advanced Machine Learning Techniques

論文の概要: Enhanced Prediction of Ventilator-Associated Pneumonia in Patients with Traumatic Brain Injury Using Advanced Machine Learning Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01144v1
Date: Fri, 2 Aug 2024 09:44:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 13:47:29.403219
Title: Enhanced Prediction of Ventilator-Associated Pneumonia in Patients with Traumatic Brain Injury Using Advanced Machine Learning Techniques
Title（参考訳）: 高度機械学習を用いた外傷性脳損傷患者の換気器関連肺炎の予測
Authors: Negin Ashrafi, Armin Abdollahi, Maryam Pishgar,
Abstract要約: 外傷性脳損傷(TBI)患者の呼吸器関連肺炎(VAP)は重大な死亡リスクをもたらす。 TBI患者のVAPのタイムリーな検出と予後は、患者の予後を改善し、医療資源の負担を軽減するために重要である。我々はMIMIC-IIIデータベースを用いて6つの機械学習モデルを実装した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Background: Ventilator-associated pneumonia (VAP) in traumatic brain injury (TBI) patients poses a significant mortality risk and imposes a considerable financial burden on patients and healthcare systems. Timely detection and prognostication of VAP in TBI patients are crucial to improve patient outcomes and alleviate the strain on healthcare resources. Methods: We implemented six machine learning models using the MIMIC-III database. Our methodology included preprocessing steps, such as feature selection with CatBoost and expert opinion, addressing class imbalance with the Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE), and rigorous model tuning through 5-fold cross-validation to optimize hyperparameters. Key models evaluated included SVM, Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, ANN, and AdaBoost. Additionally, we conducted SHAP analysis to determine feature importance and performed an ablation study to assess feature impacts on model performance. Results: XGBoost outperformed the baseline models and the best existing literature. We used metrics, including AUC, Accuracy, Specificity, Sensitivity, F1 Score, PPV, and NPV. XGBoost demonstrated the highest performance with an AUC of 0.940 and an Accuracy of 0.875, which are 23.4% and 23.5% higher than the best results in the existing literature, with an AUC of 0.706 and an Accuracy of 0.640, respectively. This enhanced performance underscores the models' effectiveness in clinical settings. Conclusions: This study enhances the predictive modeling of VAP in TBI patients, improving early detection and intervention potential. Refined feature selection and advanced ensemble techniques significantly boosted model accuracy and reliability, offering promising directions for future clinical applications and medical diagnostics research.
Abstract（参考訳）: 背景: 外傷性脳損傷(TBI)患者の呼吸器関連肺炎(VAP)は、重大な死亡リスクを生じ、患者や医療システムにかなりの経済的負担を課す。 TBI患者のVAPのタイムリーな検出と予後は、患者の予後を改善し、医療資源の負担を軽減するために重要である。方法:MIMIC-IIIデータベースを用いて6つの機械学習モデルを実装した。提案手法には,CatBoostを用いた機能選択や専門家の意見,SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)とのクラス不均衡への対処,5倍のクロスバリデーションによる厳密なモデルチューニング,ハイパーパラメータの最適化など,事前処理のステップが含まれていた。評価された主要なモデルは、SVM、ロジスティック回帰、ランダムフォレスト、XGBoost、ANN、AdaBoostである。さらに,特徴量を決定するためにSHAP解析を行い,モデル性能に影響を及ぼす特徴量を評価するためのアブレーション試験を行った。結果: XGBoostはベースラインモデルと既存の最高の文献を上回りました。 AUC、正確性、特異性、感度、F1スコア、PV、NPVといったメトリクスを使用しました。 XGBoostは、AUCが0.940、精度が0.875で、AUCが0.706、精度が0.640で、既存の文献よりも23.4%、23.5%高い性能を示した。この性能向上は、臨床環境でのモデルの有効性を裏付けるものである。結論: 本研究は, TBI患者におけるVAPの予測モデルを強化し, 早期発見と介入の可能性を向上させる。改良された特徴選択と高度なアンサンブル技術は、モデル精度と信頼性を著しく向上させ、将来の臨床応用と医療診断研究に有望な方向性を提供した。

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