Förutsägelse i realtid av kliniska ingrepp är fortfarande en utmaning inom intensivvårdsenheterna (ICU). Denna uppgift kompliceras av datakällor som är bullriga, glesa, heterogena och utfall som är obalanserade. I detta dokument integrerar vi data från alla tillgängliga ICU källor (vitaler, labb, anteckningar, demografi) och fokuserar på att lära rika representationer av dessa data för att förutsäga uppkomsten och avvänjning av flera invasiva insatser. I synnerhet jämför vi både långsiktiga korttidsminnesnätverk (LSTM) och konvolutionella neurala nätverk (CNN) för förutsägelse av fem interventionsuppgifter: invasiv ventilation, icke-invasiv ventilation, vasopressorer, kolloid bolus och kristalloid bolus. Våra förutsägelser görs på ett framåtvänd sätt för att möjliggöra "realtid" prestanda, och förutsägelser görs med en sex timmars gaptid för att stödja kliniskt åtgärderbar planering. Vi uppnår toppmoderna resultat på våra prediktiva uppgifter med hjälp av djupa arkitekturer. Vi undersöker användningen av funktionsocklusion för att tolka LSTM-modeller, och jämför detta med den tolkningsbarhet som uppnås genom att undersöka ingångar som maximalt aktiverar CNN-utgångar. Vi visar att våra modeller avsevärt kan överträffa utgångspunkterna i interventionsprognoser och ge insikt i modellinlärning, vilket är avgörande för att sådana modeller ska kunna antas i praktiken.
I REF använder Suresh et al djupa nätverk som utnyttjar demografisk information, fysiologiska tidsseriedata och pre-komputerade representationer av kliniska noter utvunna från MIMIC-III för att förutsäga uppkomsten och avvänjningen av medicinska ingrepp (invasiv ventilation, icke-invasiv ventilation, vasopressorer, kolloid bolus och kristalloid bolus) inne i intensiven.
Clinical Intervention Prediction and Understanding using Deep Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}