論文の概要: MANGO: Multimodal Acuity traNsformer for intelliGent ICU Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17832v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 23:51:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-29 08:00:09.226841
• Title: MANGO: Multimodal Acuity traNsformer for intelliGent ICU Outcomes
• Title（参考訳）: MANGO:インテリジェントICUアウトカムのためのマルチモーダルAcuity traNsformer
• Authors: Jiaqing Zhang, Miguel Contreras, Sabyasachi Bandyopadhyay, Andrea Davidson, Jessica Sena, Yuanfang Ren, Ziyuan Guan, Tezcan Ozrazgat-Baslanti, Tyler J. Loftus, Subhash Nerella, Azra Bihorac, Parisa Rashidi,
• Abstract要約: Intelligent ICU 結果に対する Multimodal Acuity traNsformer を提案する。 患者の容積状態、遷移、生命維持療法の必要性の予測を強化するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.385654412265461
• License:
• Abstract: Estimation of patient acuity in the Intensive Care Unit (ICU) is vital to ensure timely and appropriate interventions. Advances in artificial intelligence (AI) technologies have significantly improved the accuracy of acuity predictions. However, prior studies using machine learning for acuity prediction have predominantly relied on electronic health records (EHR) data, often overlooking other critical aspects of ICU stay, such as patient mobility, environmental factors, and facial cues indicating pain or agitation. To address this gap, we present MANGO: the Multimodal Acuity traNsformer for intelliGent ICU Outcomes, designed to enhance the prediction of patient acuity states, transitions, and the need for life-sustaining therapy. We collected a multimodal dataset ICU-Multimodal, incorporating four key modalities, EHR data, wearable sensor data, video of patient's facial cues, and ambient sensor data, which we utilized to train MANGO. The MANGO model employs a multimodal feature fusion network powered by Transformer masked self-attention method, enabling it to capture and learn complex interactions across these diverse data modalities even when some modalities are absent. Our results demonstrated that integrating multiple modalities significantly improved the model's ability to predict acuity status, transitions, and the need for life-sustaining therapy. The best-performing models achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.76 (95% CI: 0.72-0.79) for predicting transitions in acuity status and the need for life-sustaining therapy, while 0.82 (95% CI: 0.69-0.89) for acuity status prediction...
• Abstract（参考訳）: 集中治療室 (ICU) における患者の明度の推定は, 時間的, 適切な介入の確保に不可欠である。 人工知能(AI)技術の進歩は、明度予測の精度を大幅に向上させた。 しかし、Acuity Predictionに機械学習を用いた以前の研究は、主に電子健康記録(EHR)データに依存しており、多くの場合、患者の移動性、環境要因、痛みや動揺を示す顔の手がかりなど、ICUの他の重要な側面を見落としている。 IntelliGent ICU Outcomes のための Multimodal Acuity traNsformer を提案。 マルチモーダルデータセットICU-Multimodalを収集し,EMHデータ,ウェアラブルセンサデータ,患者の顔の手がかり映像,環境センサデータなど4つの重要なモダリティを取り入れ,MANGOのトレーニングに利用した。 MANGOモデルは、Transformerマスクによる自己アテンション方式によるマルチモーダル特徴融合ネットワークを採用しており、いくつかのモダリティが欠如している場合でも、これらの多様なデータモダリティ間の複雑な相互作用をキャプチャして学習することができる。 以上の結果から,複数のモダリティを統合することにより,生活維持療法の必要性や容積状態,遷移を予測できるモデルの能力が向上することが示唆された。 最高のパフォーマンスモデルは、周波数状態の遷移と生命維持療法の必要性を予測するために、受信機動作特性曲線(AUROC)の0.76(95% CI: 0.72-0.79)の領域を達成した。一方、周波数状態の予測には0.82(95% CI: 0.69-0.89)の領域を達成した。

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