用于重症监护病房循环衰竭早期预测的机器学习方法
机器学习
2019-04-22 v2 应用统计
机器学习
摘要
重症监护临床医生面临来自众多监护系统的大量患者信息与测量数据。人类处理此类复杂信息的能力有限，阻碍了医生及时发现并应对患者病情恶化的早期迹象。我们利用机器学习，基于包含240患者年数据的高分辨率ICU数据库，开发了一种循环衰竭早期预警系统。该自动系统预测了90.0%的循环衰竭事件（患病率3.1%），其中81.8%在两小时前即被识别，受试者工作特征曲线下面积为94.0%，精确率-召回率曲线下面积为63.0%。该模型已在一个大型独立患者队列中进行了外部验证。
引用
@article{arxiv.1904.07990,
title = {Machine learning for early prediction of circulatory failure in the intensive care unit},
author = {Stephanie L. Hyland and Martin Faltys and Matthias Hüser and Xinrui Lyu and Thomas Gumbsch and Cristóbal Esteban and Christian Bock and Max Horn and Michael Moor and Bastian Rieck and Marc Zimmermann and Dean Bodenham and Karsten Borgwardt and Gunnar Rätsch and Tobias M. Merz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.07990},
year = {2019}
}
备注
5 main figures, 1 main table, 13 supplementary figures, 5 supplementary tables; 250ppi images