論文の概要: Data-Driven Machine Learning Approaches for Predicting In-Hospital Sepsis Mortality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01612v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 00:28:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 19:20:31.919741
• Title: Data-Driven Machine Learning Approaches for Predicting In-Hospital Sepsis Mortality
• Title（参考訳）: データ駆動型機械学習による病院内セプシスの死亡予測
• Authors: Arseniy Shumilov, Yueting Zhu, Negin Ashrafi, Gaojie Lian, Shilong Ren, Maryam Pishgar,
• Abstract要約: 本研究の目的は,臨床専門家が院内死亡を予測できるように,解釈可能かつ正確なMLモデルを開発することである。 特定基準に基づいてMIMIC-IIIデータベースからICU患者の記録を分析し,関連データを抽出した。 ランダムフォレストモデルは敗血症関連院内死亡の予測に最も効果的であった。
• 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: Sepsis is a severe condition responsible for many deaths worldwide. Accurate prediction of sepsis outcomes is crucial for timely and effective treatment. Although previous studies have used ML to forecast outcomes, they faced limitations in feature selection and model comprehensibility, resulting in less effective predictions. Thus, this research aims to develop an interpretable and accurate ML model to help clinical professionals predict in-hospital mortality. Methods: We analyzed ICU patient records from the MIMIC-III database based on specific criteria and extracted relevant data. Our feature selection process included a literature review, clinical input refinement, and using Random Forest to select the top 35 features. We performed data preprocessing, including cleaning, imputation, standardization, and applied SMOTE for oversampling to address imbalance, resulting in 4,683 patients, with admission counts of 17,429. We compared the performance of Random Forest, Gradient Boosting, Logistic Regression, SVM, and KNN models. Results: The Random Forest model was the most effective in predicting sepsis-related in-hospital mortality. It outperformed other models, achieving an accuracy of 0.90 and an AUROC of 0.97, significantly better than the existing literature. Our meticulous feature selection contributed to the model's precision and identified critical determinants of sepsis mortality. These results underscore the pivotal role of data-driven ML in healthcare, especially for predicting in-hospital mortality due to sepsis. Conclusion: This study represents a significant advancement in predicting in-hospital sepsis mortality, highlighting the potential of ML in healthcare. The implications are profound, offering a data-driven approach that enhances decision-making in patient care and reduces in-hospital mortality.
• Abstract（参考訳）: 背景: セプシスは世界中で多くの死者を負う重篤な状態である。 敗血症の正確な予測は、タイムリーかつ効果的な治療に不可欠である。 過去の研究ではMLを用いて結果を予測するが、特徴選択とモデル理解の制限に直面しており、その結果、より効果的な予測が得られなかった。 そこで本研究では,臨床専門家が院内死亡を予測できるように,解釈可能かつ正確なMLモデルを開発することを目的とする。 方法: 特定基準に基づいてMIMIC-IIIデータベースからICU患者の記録を分析し, 関連データを抽出した。 特徴選択プロセスには文献レビュー,臨床入力改善,ランダムフォレストを用いたトップ35機能の選択などが含まれていた。 クリーニング,インキュベーション,標準化などのデータ前処理を行い,SMOTEをオーバーサンプリングして不均衡に対処した患者は4,683人,入院回数17,429人であった。 我々はランダムフォレスト、グラディエントブースティング、ロジスティック回帰、SVM、KNNモデルの性能を比較した。 結果: ランダムフォレストモデルは, 敗血症関連院内死亡率の予測に最も有効であった。 他のモデルよりも優れており、精度は0.90、AUROCは0.97と、既存の文献よりも大幅に向上した。 我々の細かな特徴選択はモデルの精度に寄与し、敗血症の致命的な決定要因を同定した。 これらの結果は、特に敗血症による院内死亡の予測において、医療におけるデータ駆動型MLの重要な役割を浮き彫りにした。 結論: 本研究は, 院内敗血症死亡率の予測において著しい進歩を示し, 医療におけるMLの可能性を強調した。 この意味は深く、患者のケアにおける意思決定を高め、病院での死亡率を下げるデータ駆動型アプローチを提供する。

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