論文の概要: Early Prediction of Sepsis using Heart Rate Signals and Genetic Optimized LSTM Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.24253v1
• Date: Tue, 30 Dec 2025 14:27:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-01 23:27:28.399054
• Title: Early Prediction of Sepsis using Heart Rate Signals and Genetic Optimized LSTM Algorithm
• Title（参考訳）: 心拍信号と遺伝的最適化LSTMアルゴリズムを用いた敗血症の早期予測
• Authors: Alireza Rafiei, Farshid Hajati, Alireza Rezaee, Amirhossien Panahi, Shahadat Uddin,
• Abstract要約: 本研究は、ウェアラブルデバイスにおけるセプシスの開始を予測するために設計された4つの新しい機械学習アルゴリズムを紹介し、評価する。 これらのモデルのアーキテクチャは遺伝的アルゴリズムによって洗練され、性能、計算複雑性、メモリ要求を最適化した。 本研究は,ICUおよび病棟外における早期敗血症検出を容易にするウェアラブル技術の可能性を示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5808900635565366
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sepsis, characterized by a dysregulated immune response to infection, results in significant mortality, morbidity, and healthcare costs. The timely prediction of sepsis progression is crucial for reducing adverse outcomes through early intervention. Despite the development of numerous models for Intensive Care Unit (ICU) patients, there remains a notable gap in approaches for the early detection of sepsis in non-ward settings. This research introduces and evaluates four novel machine learning algorithms designed for predicting the onset of sepsis on wearable devices by analyzing heart rate data. The architecture of these models was refined through a genetic algorithm, optimizing for performance, computational complexity, and memory requirements. Performance metrics were subsequently extracted for each model to evaluate their feasibility for implementation on wearable devices capable of accurate heart rate monitoring. The models were initially tailored for a prediction window of one hour, later extended to four hours through transfer learning. The encouraging outcomes of this study suggest the potential for wearable technology to facilitate early sepsis detection outside ICU and ward environments.
• Abstract（参考訳）: セプシスは感染に対する免疫反応の低下を特徴とし、死亡率、死亡率、医療費が著しく低下する。 敗血症進行のタイムリーな予測は早期介入による副作用の軽減に不可欠である。 集中治療室(ICU)患者に対する多くのモデルが開発されているが、非病棟における早期の敗血症発見へのアプローチには大きなギャップが残っている。 本研究は、心拍データを解析することにより、ウェアラブルデバイスにおける敗血症の発症を予測するために設計された4つの新しい機械学習アルゴリズムを紹介し、評価する。 これらのモデルのアーキテクチャは遺伝的アルゴリズムによって洗練され、性能、計算複雑性、メモリ要求を最適化した。 その後、各モデルのパフォーマンス指標を抽出し、正確な心拍モニタリングが可能なウェアラブルデバイスの実装の可能性を評価した。 モデルは当初1時間の予測ウィンドウ用に調整され、その後転送学習により4時間まで延長された。 本研究は,ICUおよび病棟外における早期敗血症検出を容易にするウェアラブル技術の可能性を示すものである。

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