Denna studie tränade långtidsminne (LSTM) recidiverande neurala nätverk (RNN) som innehåller en uppmärksamhetsmekanism för att förutsäga daglig sepsis, hjärtinfarkt (MI) och administrering av vancomycinantibiotika under två veckors ICU-kurer i MIMIC-III-datasetet. Dessa modeller uppnådde nästa dag prediktiv AUC på 0,876 för sepsis, 0,823 för MI och 0,833 för vankomycinadministrering. Uppmärksamhetskartor som byggts från dessa modeller belyste de tillfällen då indatavariabler mest påverkade förutsägelser och kunde ge en grad av tolkningsbarhet för kliniker. Dessa modeller verkade ta hand om variabler som var proxies för kliniken beslutsfattande, visar på en utmaning att använda flexibla djupt lärande metoder tränas med EHR-data för att bygga kliniskt beslutsstöd. Samtidigt som fortsatt utveckling och förfining behövs, tror vi att sådana modeller en dag kan visa sig användbara för att minska informationsöverbelastningen för ICU läkare genom att tillhandahålla nödvändig klinisk beslutsstöd för en mängd olika kliniskt viktiga uppgifter.
En av de senaste forskningen använde uppmärksamhetsmekanismen med LSTM för att förutsäga daglig sepsis, hjärtinfarkt (MI), och vancomycin antibiotika administrering genom att analysera patienternas ICU data i MIMIC-III data set REF.
An attention based deep learning model of clinical events in the intensive care unit
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}