論文の概要: Predicting Clinical Outcomes with Waveform LSTMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.10925v1
• Date: Thu, 13 Mar 2025 22:19:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:08:52.327035
• Title: Predicting Clinical Outcomes with Waveform LSTMs
• Title（参考訳）: 波形LSTMによる臨床成績予測
• Authors: Michael Albada,
• Abstract要約: 本研究は,1つのベンチマーク課題における予測精度を向上させるために臨床波形データを活用する可能性を評価する。 このデータから有意なポテンシャルを特定し、ロジスティック回帰モデルとディープラーニングモデルの両方の既存のベースラインを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Data mining and machine learning hold great potential to enable health systems to systematically use data and analytics to identify inefficiencies and best practices that improve care and reduce costs. Waveform data offers particularly detailed information on how patient health evolves over time and has the potential to significantly improve prediction accuracy on multiple benchmarks, but has been widely under-utilized, largely because of the challenges in working with these large and complex datasets. This study evaluates the potential of leveraging clinical waveform data to improve prediction accuracy on a single benchmark task: the risk of mortality in the intensive care unit. We identify significant potential from this data, beating the existing baselines for both logistic regression and deep learning models.
• Abstract（参考訳）: データマイニングと機械学習は、医療システムがデータと分析を体系的に利用して、ケアとコスト削減を改善する非効率性とベストプラクティスを特定することを可能にする大きな可能性を秘めている。 波形データには、患者の健康が時間とともにどのように進化するかに関する詳細な情報が含まれており、複数のベンチマークで予測精度を大幅に改善する可能性があるが、大部分はこれらの大規模で複雑なデータセットを扱う上での課題のために、広く活用されていない。 本研究は, 集中治療室における死亡リスクである1つのベンチマーク課題における予測精度を向上させるために, 臨床波形データを活用する可能性を評価する。 このデータから有意なポテンシャルを特定し、ロジスティック回帰モデルとディープラーニングモデルの両方の既存のベースラインを上回ります。

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