論文の概要: Severity Classification of Chronic Obstructive Pulmonary Disease in Intensive Care Units: A Semi-Supervised Approach Using MIMIC-III Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18593v1
• Date: Thu, 24 Apr 2025 09:37:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.899971
• Title: Severity Classification of Chronic Obstructive Pulmonary Disease in Intensive Care Units: A Semi-Supervised Approach Using MIMIC-III Dataset
• Title（参考訳）: 集中治療室における慢性閉塞性肺疾患の重症度分類:MIMIC-IIIデータセットを用いた半監督的アプローチ
• Authors: Akram Shojaei, Mehdi Delrobaei,
• Abstract要約: 慢性閉塞性肺疾患(COPD)は、世界的な健康上の重荷となっている。 本研究では, COPD重大度分類のための革新的な機械学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) represents a significant global health burden, where precise severity assessment is particularly critical for effective clinical management in intensive care unit (ICU) settings. This study introduces an innovative machine learning framework for COPD severity classification utilizing the MIMIC-III critical care database, thereby expanding the applications of artificial intelligence in critical care medicine. Our research developed a robust classification model incorporating key ICU parameters such as blood gas measurements and vital signs, while implementing semi-supervised learning techniques to effectively utilize unlabeled data and enhance model performance. The random forest classifier emerged as particularly effective, demonstrating exceptional discriminative capability with 92.51% accuracy and 0.98 ROC AUC in differentiating between mild-to-moderate and severe COPD cases. This machine learning approach provides clinicians with a practical, accurate, and efficient tool for rapid COPD severity evaluation in ICU environments, with significant potential to improve both clinical decision-making processes and patient outcomes. Future research directions should prioritize external validation across diverse patient populations and integration with clinical decision support systems to optimize COPD management in critical care settings.
• Abstract（参考訳）: 慢性閉塞性肺疾患(COPD)は,集中治療室(ICU)設定において,特に重症度評価が効果的な臨床管理に重要である。 そこで本研究では,MIMIC-III クリティカルケアデータベースを用いた COPD 重度分類のための革新的な機械学習フレームワークを提案する。 本研究は,血液ガス測定やバイタルサインなどの重要なICUパラメータを組み込んだロバストな分類モデルを構築し,未ラベルデータを有効に活用し,モデル性能を向上させるための半教師付き学習手法を実装した。 ランダム森林分類器は特に有効であり, 92.51%の精度, 0.98 ROC AUC が軽度から重度の COPD 症例の鑑別に有効であった。 この機械学習アプローチは、ICU環境におけるCOPD重症度を迅速に評価するための実用的で正確かつ効率的なツールを臨床医に提供し、臨床意思決定プロセスと患者結果の両方を改善できる有意義な可能性を秘めている。 今後の研究方針は、多様な患者集団にまたがる外部検証を優先し、臨床意思決定支援システムと統合して、重篤なケア環境における COPD 管理を最適化することである。

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