論文の概要: VitalBench: A Rigorous Multi-Center Benchmark for Long-Term Vital Sign Prediction in Intraoperative Care
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13757v1
- Date: Fri, 14 Nov 2025 06:33:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-19 16:23:52.683331
- Title: VitalBench: A Rigorous Multi-Center Benchmark for Long-Term Vital Sign Prediction in Intraoperative Care
- Title（参考訳）: VitalBench : 手術中の長期バイタルサイン予測のための厳密なマルチセンターベンチマーク
- Authors: Xiuding Cai, Xueyao Wang, Sen Wang, Yaoyao Zhu, Jiao Chen, Yu Yao,
- Abstract要約: 術中のバイタルサイン予測に特化して設計された新しいベンチマークであるVitalBenchを紹介する。
VitalBenchには、2つの独立した医療センターで4000以上の手術を受けたデータが含まれている。
VitalBenchは、研究者がデータ処理の一貫性を確保しながら、アーキテクチャのイノベーションに集中できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.95857648496512
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Intraoperative monitoring and prediction of vital signs are critical for ensuring patient safety and improving surgical outcomes. Despite recent advances in deep learning models for medical time-series forecasting, several challenges persist, including the lack of standardized benchmarks, incomplete data, and limited cross-center validation. To address these challenges, we introduce VitalBench, a novel benchmark specifically designed for intraoperative vital sign prediction. VitalBench includes data from over 4,000 surgeries across two independent medical centers, offering three evaluation tracks: complete data, incomplete data, and cross-center generalization. This framework reflects the real-world complexities of clinical practice, minimizing reliance on extensive preprocessing and incorporating masked loss techniques for robust and unbiased model evaluation. By providing a standardized and unified platform for model development and comparison, VitalBench enables researchers to focus on architectural innovation while ensuring consistency in data handling. This work lays the foundation for advancing predictive models for intraoperative vital sign forecasting, ensuring that these models are not only accurate but also robust and adaptable across diverse clinical environments. Our code and data are available at https://github.com/XiudingCai/VitalBench.
- Abstract（参考訳）: 術中におけるバイタルサインのモニタリングと予測は,患者の安全確保と手術成績の改善に不可欠である。
医療時系列予測のためのディープラーニングモデルの最近の進歩にもかかわらず、標準化されたベンチマークの欠如、不完全なデータ、限られたセンター間検証など、いくつかの課題が続いている。
これらの課題に対処するために,術中のバイタルサイン予測に特化して設計された新しいベンチマークであるVitalBenchを紹介する。
VitalBenchには、2つの独立した医療センターで4000以上の外科手術のデータが含まれており、完全なデータ、不完全なデータ、センター間の一般化という3つの評価トラックを提供している。
この枠組みは、臨床実践の現実的な複雑さを反映し、広範囲な前処理への依存を最小限に抑え、頑健で偏りのないモデル評価のためのマスク付き損失技法を取り入れている。
VitalBenchは、モデル開発と比較のための標準化された統一されたプラットフォームを提供することで、研究者はデータ処理の一貫性を確保しながら、アーキテクチャの革新に集中することができる。
この研究は、術中のバイタルサイン予測のための予測モデルを推し進める基盤を築き、これらのモデルが正確であるだけでなく、様々な臨床環境において堅牢で適応可能であることを保証する。
私たちのコードとデータはhttps://github.com/XiudingCai/VitalBench.comで公開されています。
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