Höga nivåer av falsklarm i intensivvården minskar kvaliteten på vården genom att bromsa personalens svarstider och samtidigt öka patientens delirium genom buller. FysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2015 ger en uppsättning av 1 250 flerparameters ICU-datasegment i samband med kritiska arytmilarm, och utmanar det allmänna forskarsamhället att ta itu med problemet med falsklarmdämpning med hjälp av alla tillgängliga signaler. Varje datasegment var 5 minuter långt (för realtidsanalys) och slutade vid tidpunkten för larmet. För retrospektiv analys gav vi ytterligare 30 sekunders data efter att larmet utlöstes. En samling av 750 datasegment gjordes tillgängliga för utbildning och en uppsättning på 500 hölls tillbaka för testning. Varje larm granskades av expertantecknare, av vilka minst två var överens om att larmet antingen var sant eller falskt. Utmaningsdeltagare uppmanades att lämna in en komplett, fungerande algoritm för att skilja sant från falska alarm, och fick en poäng baserat på deras programs prestanda på den dolda testuppsättningen. Denna poäng var baserad på andelen larm korrekt, men med en straffavgift som väger undertryckande av sanna larm fem gånger hårdare än accepterandet av falska larm. Vi gav tre exempel poster baserade på välkända, öppen källkod signalbehandling algoritmer, att fungera som en grund för jämförelse och som en utgångspunkt för deltagarna att utveckla sin egen kod. Totalt 38 lag lämnade in totalt 215 bidrag i årets utmaning. I 2015 PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge strävar vi efter att ta itu med problemet med höga larmnivåer för falskrhythmia genom att uppmuntra utvecklingen av nya algoritmer för att förbättra specificiteten hos ICU-larm. I denna utmaning har vi fokuserat på fem typer av livshotande arytmier, som vi har definierat som följande: Asystole (ASY): Det finns inga hjärtslag alls under en period på fyra sekunder eller mer. Extrem bradykardi (EBR): Patientens hjärtfrekvens är lägre än 40 slag per minut; färre än fem slag förekommer inom en period av sex sekunder. Extrem takykardi (ETC): Pulsen är högre än 140 slag per minut; mer än 17 slag förekommer inom en period av 6,85 sekunder. Ventrikulär takykardi (VTA): Det finns fem eller fler på varandra följande kammarslag inom 2,4 sekunder (en hastighet på 100 per minut). Ventrikulärt flimmer (VFB): Hjärtat uppvisar en snabb fibrillator, fladder eller oscillerande vågform i minst fyra sekunder. Deltagare i utmaningen fick prover av ICU-patientvågformer som identifierades av sängmonitorn som faller in i en av ovanstående kategorier, och fick i uppdrag att ta fram en algoritm för att avgöra vilka av dessa larm som representerade verkliga arytmier, och som orsakades av andra faktorer (såsom buller, patientrörelse, leder som faller av, eller felidentifiering av EKG-funktioner från monitorns sida). Utmaningen delades upp i två händelser. Händelse 1 var en simulering av realtidslarmets dämpningsproblem: algoritmen som behövdes för att avgöra om alarmet var sant eller falskt baserat enbart på den information som fanns tillgänglig innan alarmet först utlöstes. I Event 2 kunde algoritmer också se 30 sekunders vågformsdata efter alarmets tid, och kunde använda denna information för att retroaktivt klassificera alarmet som sant eller falskt. Utvecklingen av en algoritm som på ett tillförlitligt sätt kan lösa något av dessa problem skulle vara ett stort steg framåt inom patientvården. Datorer i kardiologi 2015; 42:273-276.
PhysiNet 2015 utmaning om falsklarm minskning i elektrokardiografi (EKG) övervakning REF var en av de mest anmärkningsvärda ansträngningar hittills för att ta itu med frågan om falska larm i fysiologisk övervakning.
The PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2015: Reducing false arrhythmia alarms in the ICU
{'venue': '2015 Computing in Cardiology Conference (CinC)', 'journal': '2015 Computing in Cardiology Conference (CinC)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}