Kliniker på intensivvårdsavdelningar förlitar sig på standardiserade poäng som modeller för riskförutsägelse för att förutsäga en patients sårbarhet för livshotande händelser. Aktuella skalor beräknar poäng från en fast uppsättning av förhållanden som samlas in inom ett visst tidsfönster. Men moderna övervakningstekniker genererar komplexa, tidsbundna och multimodala patientdata som konventionella förutsägelser inte kan utnyttjas fullt ut. Således behövs en mer sofistikerad modell för att skräddarsy individuella egenskaper och införliva flera tidsmässiga metoder för en personlig riskförutsägelse. Dessutom fokuserar de flesta skalorna på vuxna patienter. För att tillgodose detta behov föreslår vi ett nytt ICU risk förutsägelsesystem, kallat icuARM-II, med hjälp av en storskalig pediatrisk ICU databas från Children's Healthcare of Atlanta. Denna nya databas innehåller kliniska data som samlats in vid 5 739 intensivvårdsbesök från 4 975 patienter. Vi föreslår ett ramverk för tidsbunden föreningsbrytning som ger möjlighet att förutsäga risker baserat på alla tillgängliga villkor utan att begränsas av ett fast observationsfönster. Vi utvecklar också en ny mätmetod som strikt bedömer tillförlitligheten hos alla genererade föreningsregler. Dessutom har icuARM-II ett interaktivt användargränssnitt. Med hjälp av icuARM-II visade våra resultat ett användningsfall av kortsiktig dödlighetsförutsägelse med hjälp av laboratorietestresultat, vilket visade en potential för tillförlitlig ICU riskförutsägelse med hjälp av personliga kliniska data i en tidigare försummad population.
I REF presenterades det nya prognossystemet ICU ARM-II (Intensive Care Unit Rule Mining), baserat på en uppsättning föreningsregler som utgör en flexibel modell för förutsägelse av personlig risk.
icuARM-II: improving the reliability of personalized risk prediction in pediatric intensive care units
{'venue': "BCB '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}