面向 ICU 早期脑膜肿胀检测的集成深度学习模型：多中心研究
机器学习
2026-04-21 v3
摘要
将 RF、LightGBM 与 DNN 组合的堆叠集成模型在内部测试集上表现良好，即使在类不平衡情况下，阴性预测值（NPV）仍可超过 99.9%。虽然在外部 eICU 队列上的性能低于内部测试集，但灵敏度仍保持稳健。因此，在进行额外的前瞪性多站点验证研究以确认其在实际场景中的有效性后，堆叠集成模型可作为急诊科和 ICU 的排除性筛查选项。
引用
@article{arxiv.2510.15218,
title = {Ensemble Deep Learning Models for Early Detection of Meningitis in ICU: Multi-center Study},
author = {Han Ouyang and Ayush Singhal and Jesse Hamilton and Saeed Amal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.15218},
year = {2026}
}