論文の概要: Development and Comparative Analysis of Machine Learning Models for Hypoxemia Severity Triage in CBRNE Emergency Scenarios Using Physiological and Demographic Data from Medical-Grade Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23503v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 23:24:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:01:11.268617
• Title: Development and Comparative Analysis of Machine Learning Models for Hypoxemia Severity Triage in CBRNE Emergency Scenarios Using Physiological and Demographic Data from Medical-Grade Devices
• Title（参考訳）: 医療用グレード装置の生理・デモグラフィーデータを用いたCBRNE緊急シナリオにおける低酸素度トリアージのための機械学習モデルの開発と比較解析
• Authors: Santino Nanini, Mariem Abid, Yassir Mamouni, Arnaud Wiedemann, Philippe Jouvet, Stephane Bourassa,
• Abstract要約: グラディエントブースティングモデル(GBM)は、トレーニング速度、解釈可能性、信頼性の点で、シーケンシャルモデルを上回った。 タイムリーな介入のために5分間の予測ウィンドウが選択された。 本研究は、トリアージを改善し、アラーム疲労を軽減するMLの可能性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper presents the development of machine learning (ML) models to predict hypoxemia severity during emergency triage, especially in Chemical, Biological, Radiological, Nuclear, and Explosive (CBRNE) events, using physiological data from medical-grade sensors. Gradient Boosting Models (XGBoost, LightGBM, CatBoost) and sequential models (LSTM, GRU) were trained on physiological and demographic data from the MIMIC-III and IV datasets. A robust preprocessing pipeline addressed missing data, class imbalances, and incorporated synthetic data flagged with masks. Gradient Boosting Models (GBMs) outperformed sequential models in terms of training speed, interpretability, and reliability, making them well-suited for real-time decision-making. While their performance was comparable to that of sequential models, the GBMs used score features from six physiological variables derived from the enhanced National Early Warning Score (NEWS) 2, which we termed NEWS2+. This approach significantly improved prediction accuracy. While sequential models handled temporal data well, their performance gains did not justify the higher computational cost. A 5-minute prediction window was chosen for timely intervention, with minute-level interpolations standardizing the data. Feature importance analysis highlighted the significant role of mask and score features in enhancing both transparency and performance. Temporal dependencies proved to be less critical, as Gradient Boosting Models were able to capture key patterns effectively without relying on them. This study highlights ML's potential to improve triage and reduce alarm fatigue. Future work will integrate data from multiple hospitals to enhance model generalizability across clinical settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特に化学,生物,放射線,核,爆発(CBRNE)イベントにおいて,医療用センサーの生理的データを用いて,緊急トリアージ時の低酸素血症の重症度を予測する機械学習(ML)モデルの開発について述べる。 MIMIC-IIIおよびIVデータセットの生理的および人口統計学的データに基づいて,XGBoost, LightGBM, CatBoost) と逐次モデル (LSTM, GRU) を訓練した。 堅牢な前処理パイプラインは、欠落したデータ、クラス不均衡に対処し、マスクでフラグ付けされた合成データを組み込んだ。 グラディエントブースティングモデル(GBMs)は、トレーニング速度、解釈可能性、信頼性という点で逐次モデルよりも優れており、リアルタイムな意思決定に適している。 その性能はシーケンシャルモデルに匹敵するものであったが, NEWS2+を改良したNEWS(National Early Warning Score)2から派生した6つの生理的変数のスコア特性を用いて評価した。 このアプローチは予測精度を大幅に改善した。 逐次モデルは時間データをうまく処理するが、その性能向上は高い計算コストを正当化しなかった。 タイムリーな介入のために5分間の予測ウィンドウが選択され、データを標準化する分レベル補間が行われた。 特徴重要度分析は、透明性とパフォーマンスの両面において、マスクとスコアの特徴の重要な役割を強調した。 グラディエント・ブースティング・モデル(Gradient Boosting Models)は、それらに頼ることなく、重要なパターンを効果的にキャプチャすることができたため、一時的な依存関係はそれほど重要ではないことが判明した。 本研究は、トリアージを改善し、アラーム疲労を軽減するMLの可能性を強調した。 今後は、複数の病院のデータを統合して、臨床現場におけるモデルの一般化性を高める予定だ。

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