I denna studie föreslås en djupinlärningsmodell som effektivt undertrycker falsklarmen på intensivvårdsenheterna utan att ignorera de verkliga larmen med hjälp av enstaka och multimodala biosignaler. Det mesta av det nuvarande arbetet i litteraturen är antingen regelbaserade metoder, som kräver förkunskaper om arytmianalys för att bygga regler, eller klassiska maskininlärningsmetoder, beroende på handgjorda funktioner. I detta arbete tillämpar vi konvolutionella neurala nätverk för att automatiskt extrahera tidsinvarianta funktioner, en uppmärksamhetsmekanism för att lägga större vikt vid de viktiga regionerna av de segmenterade insignal(er) som är mer benägna att bidra till ett larm, och långa kortsiktiga minnesenheter för att fånga den timliga information som presenteras i signalsegmenten. Vi tränade vår metod effektivt med hjälp av en tvåstegsalgoritm (dvs. förträning och finjustering av det föreslagna nätverket) på datasetet som tillhandahålls av FysioNet computing i kardiologiutmaningen 2015. Utvärderingsresultaten visar att den föreslagna metoden ger bättre resultat jämfört med andra befintliga algoritmer för arbetet med att minska falsklarmet i ICU. Den föreslagna metoden uppnår en känslighet på 93,88 % och en specificitet på 92,05 % för larmklassificeringen, med beaktande av tre olika signaler. Dessutom leder våra experiment för 5 separata larmtyper till betydande resultat, där vi bara ser på en enstaka EKG (t.ex. en känslighet på 90.71%, en specificitet på 88.30%, en AUC på 89.51 för larmtyp av Ventrikulär Takykardia-arytmi).
REF använde en uppmärksamhetsbaserad konvolutionella och återkommande neurala nätverk för att undertrycka falska arytmi larm i ICU.
Single-modal and multi-modal false arrhythmia alarm reduction using attention-based convolutional and recurrent neural networks
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Computer Science', 'Engineering', 'Medicine', 'Mathematics']}