预测重症监护病房非计划再入院：一项多模态评估
机器学习
2023-05-16 v1
摘要
医院再入院是指患者出院后在一定时期内因相同或相关治疗再次入院。医院再入院是医疗领域的一个重大问题，因其导致住院费用增加、患者满意度下降，以及感染、用药错误甚至死亡等不良后果风险上升。由于患者病情严重且并发症风险高，该问题在重症监护病房（ICU）尤为严峻。预测 ICU 非计划再入院是一项具有挑战性的任务，因其涉及分析不同数据模态，如静态数据、非结构化自由文本、诊断与操作序列以及多变量时间序列。在此，我们使用时间序列分析与自然语言处理领域最先进的机器学习方法，分别考察各数据模态的有效性，再考察其联合有效性。借助我们的评估流程，我们能够确定各数据模态的贡献，并首次在再入院背景下建立其预测价值层级。此外，我们展示了时间抽象（Temporal Abstractions）在提升时间序列方法再入院预测性能方面的影响。由于文献中定义存在冲突，我们还提供了“非计划再入院”的清晰定义，以增强未来研究的可复现性与一致性，并避免该术语不同解释可能导致的误解。我们在大型基准临床数据集上的实验结果表明，医师撰写的出院记录比其他所有模态具有更好的再入院预测能力。
引用
@article{arxiv.2305.08139,
title = {Predicting Unplanned Readmissions in the Intensive Care Unit: A Multimodality Evaluation},
author = {Eitam Sheetrit and Menachem Brief and Oren Elisha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.08139},
year = {2023}
}