Med förbättring av medicinska datafångster blir stora mängder kontinuerliga patientövervakningsdata, t.ex. elektrokardiogram (EKG), vitala tecken och läkemedel i realtid tillgängliga för kliniskt beslutsstöd vid intensivvårdsenheter (ICU). Det blir dock allt svårare att modellera sådana data på grund av den höga densiteten hos övervakningsdata, heterogena datatyper och kravet på tolkningsbara modeller. Integrering av dessa övervakningsdata med hög densitet med diskreta kliniska händelser (inklusive diagnos, läkemedel, laboratorier) är utmanande men potentiellt givande eftersom rikedom och granularitet i sådana multimodala data ökar möjligheterna att exakt upptäcka komplexa problem och förutsäga resultat (t.ex. vistelsens längd och dödlighet). Vi föreslår Recurrent Attentive och Intensive Model (RAIM) för att tillsammans analysera kontinuerliga övervakningsdata och diskreta kliniska händelser. RAIM introducerar en effektiv uppmärksamhetsmekanism för kontinuerlig övervakning av data (t.ex. EKG), som styrs av diskreta kliniska händelser (t.ex. användning av läkemedel). Vi tillämpar RAIM för att förutsäga fysiologisk dekompensation och vistelsetid hos de kritiskt sjuka patienterna på intensiven. Med utvärderingar på MIMIC-III Waveform Database Matched Subset får vi en AUC-ROC-poäng på 90,18% för att förutsäga dekompensation och en noggrannhet på 86,82% för prognostiserade vistelselängd med vår slutliga modell, vilket överträffar våra sex baslinjemodeller.
RAIM REF föreslog en återkommande uppmärksam och intensiv modell för analys av de multimodala EHR tidsserierna.
RAIM: Recurrent Attentive and Intensive Model of Multimodal Patient Monitoring Data
{'venue': "KDD '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}