論文の概要: AI-powered skin spectral imaging enables instant sepsis diagnosis and outcome prediction in critically ill patients

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09873v2
• Date: Sun, 12 Oct 2025 17:03:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.499247
• Title: AI-powered skin spectral imaging enables instant sepsis diagnosis and outcome prediction in critically ill patients
• Title（参考訳）: AIを用いた皮膚画像検査は、重度疾患患者の即時敗血症診断と予後予測を可能にする
• Authors: Silvia Seidlitz, Katharina Hölzl, Ayca von Garrel, Jan Sellner, Stephan Katzenschlager, Tobias Hölle, Dania Fischer, Maik von der Forst, Felix C. F. Schmitt, Alexander Studier-Fischer, Markus A. Weigand, Lena Maier-Hein, Maximilian Dietrich,
• Abstract要約: 本稿では,1つのHSI立方体を数秒以内で取得し,自動敗血症診断と死亡予測のためのディープラーニング手法を提案する。 HSI測定に応用されたニューラルネットワークは、受信機動作特性曲線(AUROC)の0.80と0.72の領域で、敗血症と死亡を予測した。 我々は,深層学習に基づくHSI分析により,敗血症と死亡の迅速かつ非侵襲的な予測が可能であり,診断と治療の増強に有効な臨床価値が期待できると結論付けた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.96449765129377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With sepsis remaining a leading cause of mortality, early identification of patients with sepsis and those at high risk of death is a challenge of high socioeconomic importance. Given the potential of hyperspectral imaging (HSI) to monitor microcirculatory alterations, we propose a deep learning approach to automated sepsis diagnosis and mortality prediction using a single HSI cube acquired within seconds. In a prospective observational study, we collected HSI data from the palms and fingers of more than 480 intensive care unit patients. Neural networks applied to HSI measurements predicted sepsis and mortality with areas under the receiver operating characteristic curve (AUROCs) of 0.80 and 0.72, respectively. Performance improved substantially with additional clinical data, reaching AUROCs of 0.94 for sepsis and 0.83 for mortality. We conclude that deep learning-based HSI analysis enables rapid and noninvasive prediction of sepsis and mortality, with a potential clinical value for enhancing diagnosis and treatment.
• Abstract（参考訳）: 敗血症が主要な死因であり、早期に敗血症と死亡リスクの高い患者を同定することは、社会経済的重要性の高い課題である。 マイクロサーキュレーションをモニタするハイパースペクトルイメージング(HSI)の可能性を考慮して,1つのHSI立方体を数秒で取得した自動敗血症診断と死亡予測のための深層学習手法を提案する。 480名以上の集中治療室患者の手のひらと指からHSIデータを収集した。 HSI測定に応用されたニューラルネットワークは、それぞれ0.80と0.72の受信機動作特性曲線(AUROC)以下の領域で、敗血症と死亡を予測した。 成績は、追加の臨床データで大幅に改善され、AUROCは敗血症で0.94、死亡で0.83に達した。 深層学習に基づくHSI分析により,敗血症と死亡の迅速かつ非侵襲的な予測が可能であり,診断と治療の増強に有効な臨床価値が期待できる。

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