Vi presenterar en skalbar end-to-end klassificerare som använder strömmande fysiologiska och medicinska data för att exakt förutsäga uppkomsten av sepsis, en livshotande komplikation från infektioner som har hög dödlighet och sjuklighet. Våra föreslagna rammodeller den multivariata banor av kontinuerligt värderade fysiologiska tidsserier med hjälp av multitask Gaussiska processer, sömlöst redovisa den höga osäkerheten, frekvent saknadhet, och oregelbundna provtagningsfrekvenser som vanligtvis förknippas med verkliga kliniska data. Gaussian processen är direkt ansluten till en svart-box klassificerare som förutspår om en patient kommer att bli septisk, valt i vårt fall att vara en återkommande neurala nätverk för att redogöra för den extrema variabiliteten i längden av patientens möten. Vi visar hur man skala de beräkningar som är förknippade med Gaussian processen på ett sätt så att hela systemet kan discriminativt tränas end-to-end med backpropagation. I en stor kohort av heterogena slutenvårdsträffar vid vår universitetshälsovård finner vi att det överträffar flera baslinjer vid förutsägelse av sepsis, och ger 19,4% och 55,5% förbättrade områden under Mottagaren Operating Characteristic och Precision Recall kurvor jämfört med NYHET poäng som för närvarande används av vårt sjukhus.
Vår föreslagna modell förbättrar vårt tidigare arbete inom detta område REF ) som knyter samman en multitask Gaussian process med en Recurrent Neural Network classifier (MGP-RNN).
Learning to Detect Sepsis with a Multitask Gaussian Process RNN Classifier
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}