Vi antar att lokal anpassad modellering kommer att ge mer exakt dödlighet förutsägelse än den nuvarande standard tillvägagångssätt med hjälp av befintliga poängsättningssystem. Mortality prediktion modeller utvecklades för två undergrupper av patienter i Multi-parameter Intelligent Monitoring for Intensive Care (MIMIC), en offentlig avidentifierad ICU databas, och för undergruppen av patienter > 80 år i en hjärtkirurgisk patientregister. Logistisk regression (LR), Bayesian nätverk (BN) och artificiella neurala nätverk (ANN) användes. De bäst utrustade modellerna testades på återstående osedda data och jämfördes med antingen den förenklade akuta fysiologin (SAPS) för ICU-patienterna, eller EuroSCORE för hjärtkirurgipatienterna. Lokala anpassade modeller för prediktion av dödlighet fungerade bättre jämfört med motsvarande nuvarande standardsystem för poängsättning av svårighetsgrad för alla tre undergrupper av patienter: patienter med akut njurskada (AUC = 0. extern giltighet genom att inkludera en heterogen patientpopulation, ett alternativt tillvägagångssätt skulle vara att bygga modeller för specifika patientundergrupper med hjälp av ens lokala databas.
Ännu en studie gjord av Celi et al. REF använde LR, Bayesian Network (BN) och Artificial Neural Network (ANN) med hjälp av MIMIC dataset för att förutsäga dödligheten av akut njurskada (1 400 fall) och Subarachnoid blödning (223 fall) patienter.
A Database-driven Decision Support System: Customized Mortality Prediction
{'venue': 'Journal of Personalized Medicine', 'journal': 'Journal of Personalized Medicine', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}