論文の概要: Enhancing Glucose Level Prediction of ICU Patients through Irregular Time-Series Analysis and Integrated Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01418v1
• Date: Sun, 03 Nov 2024 03:03:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:46:04.239227
• Title: Enhancing Glucose Level Prediction of ICU Patients through Irregular Time-Series Analysis and Integrated Representation
• Title（参考訳）: 不規則時系列解析と統合表現によるICU患者の血糖レベルの予測
• Authors: Hadi Mehdizavareh, Arijit Khan, Simon Lebech Cichosz,
• Abstract要約: 我々は,次のレベルを予測するための新しい学習モデルを開発し,低血糖,高血糖,高血糖に分類した。 本研究はICU患者における血糖値の予測に焦点をあてるが、MITSTは他の重要な事象予測タスクにも容易に拡張できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.101915841246237
• License:
• Abstract: Accurately predicting blood glucose (BG) levels of ICU patients is critical, as both hypoglycemia (BG < 70 mg/dL) and hyperglycemia (BG > 180 mg/dL) are associated with increased morbidity and mortality. We develop the Multi-source Irregular Time-Series Transformer (MITST), a novel machine learning-based model to forecast the next BG level, classifying it into hypoglycemia, hyperglycemia, or euglycemia (70-180 mg/dL). The irregularity and complexity of Electronic Health Record (EHR) data, spanning multiple heterogeneous clinical sources like lab results, medications, and vital signs, pose significant challenges for prediction tasks. MITST addresses these using hierarchical Transformer architectures, which include a feature-level, a timestamp-level, and a source-level Transformer. This design captures fine-grained temporal dynamics and allows learning-based data integration instead of traditional predefined aggregation. In a large-scale evaluation using the eICU database (200,859 ICU stays across 208 hospitals), MITST achieves an average improvement of 1.7% (p < 0.001) in AUROC and 1.8% (p < 0.001) in AUPRC over a state-of-the-art baseline. For hypoglycemia, MITST achieves an AUROC of 0.915 and an AUPRC of 0.247, both significantly higher than the baseline's AUROC of 0.862 and AUPRC of 0.208 (p < 0.001). The flexible architecture of MITST allows seamless integration of new data sources without retraining the entire model, enhancing its adaptability in clinical decision support. Although this study focuses on predicting BG levels, MITST can easily be extended to other critical event prediction tasks in ICU settings, offering a robust solution for analyzing complex, multi-source, irregular time-series data.
• Abstract（参考訳）: 低血糖 (BG < 70 mg/dL) と高血糖 (BG > 180 mg/dL) の両方が死亡率と死亡率の増加と関連しているため、ICU患者の血糖 (BG) の正確な予測は極めて重要である。 我々は,次のBGレベルを予測する機械学習モデルであるMulti-source Irregular Time-Series Transformer (MITST)を開発した。 EHR(Electronic Health Record)データの不規則さと複雑さは、検査結果、医薬品、バイタルサインなど、複数の異種臨床ソースにまたがり、予測タスクに重大な課題を提起している。 MITSTは、特徴レベル、タイムスタンプレベル、ソースレベルのトランスフォーマーを含む階層トランスフォーマーアーキテクチャを使用してこれらに対処する。 この設計は、きめ細かい時間的ダイナミクスをキャプチャし、従来の事前定義されたアグリゲーションの代わりに学習ベースのデータ統合を可能にする。 eICUデータベース(200,859 ICUは208の病院に留まる)を用いた大規模な評価では、MITSTはAUROCで1.7%(p < 0.001)、AUPRCで1.8%(p < 0.001)の改善を達成している。 低血糖では、MITSTはAUROCが0.915、AUPRCが0.247であり、どちらもベースラインのAUROCが0.862、AUPRCが0.208(p < 0.001)より有意に高い。 MITSTの柔軟なアーキテクチャは、モデル全体をトレーニングすることなく、新しいデータソースのシームレスな統合を可能にし、臨床決定支援への適応性を高める。 この研究はBGレベルの予測に重点を置いているが、MITSTはICU設定における他の重要な事象予測タスクに容易に拡張することができ、複雑な、複数ソース、不規則な時系列データを解析するための堅牢なソリューションを提供する。

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