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临床医生的一致性如何?利用动力学模型评估脓毒症疾病进展的可预测性

机器学习 2024-04-11 v1 人机交互

摘要

强化学习是生成重症监护室脓毒症患者治疗策略的一种有前景的方法。尽管回顾性评估指标显示遵循这些策略可降低死亡率,但与临床医生的研究表明,其建议往往是虚假的。我们提出,这些不足可能源于训练数据中观察到的动作和结果缺乏多样性,并设计了实验来探究因临床医生动作导致的脓毒症疾病严重程度变化的可预测性。初步结果表明,加入动作信息并不能显著提高模型性能,这表明临床医生的动作可能没有足够的变异性来对疾病进展产生可测量的影响。我们讨论了这些发现对优化脓毒症治疗的启示。

关键词

引用

@article{arxiv.2404.07148,
  title  = {How Consistent are Clinicians? Evaluating the Predictability of Sepsis Disease Progression with Dynamics Models},
  author = {Unnseo Park and Venkatesh Sivaraman and Adam Perer},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2404.07148},
  year   = {2024}
}

备注

6 pages, 3 figures; accepted workshop paper at Time Series for Health @ ICLR 2024