使用集成器早期检测脓毒症
机器学习
2020-10-21 v1 机器学习
摘要
本文描述了一种通过分析每小时患者记录来提前检测脓毒症的方法。Physionet 2019 挑战赛包含超过 40,000 名患者的医疗记录。利用插补和弱集成器（weak ensembler）技术来分析这些医疗记录并进行 3 折验证，我们建立了一个模型并进行了内部验证。该模型达到了 93.45% 的准确率和 0.271 的效用分数。组织者所定义的效用分数考虑了真阳性、真阴性和误报。
引用
@article{arxiv.2010.09938,
title = {Early Detection of Sepsis using Ensemblers},
author = {Shailesh Nirgudkar and Tianyu Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09938},
year = {2020}
}