Abstract-Denna studie syftar till att utveckla en automatisk klassificering för riskbedömning hos patienter med kronisk hjärtsvikt (CHF). Den föreslagna klassificeringen separerar patienter med lägre risk från patienter med högre risk, med hjälp av standardmått för långsiktig hjärtfrekvensvariabilitet (HRV). Patienterna betecknas som lägre eller högre risk enligt klassificeringen i New York Heart Association (NYHA). En retrospektiv analys av två offentliga Holter-databaser utfördes med analys av data från 12 patienter med lätt hjärtsvikt (NYHA I och II), märkt som lägre risk, och 32 patienter med svår hjärtsvikt (NYHA III och IV), märkta som högre risk. Endast patienter med en bråkdel av de totala hjärtslagintervallen (RR) klassificerade som normala (NN) intervall (NN/RR) högre än 80 % valdes ut för att ha en tillfredsställande signalkvalitet. Klassificerings- och regressionsträd (CART) användes för att utveckla klassificeringarna. Totalt 30 patienter med högre risk och 11 patienter med lägre risk inkluderades i analysen. De föreslagna klassificeringsträden uppnådde en känslighets- och specificitetsgrad på 93,3 % respektive 63,6 % när det gällde att identifiera patienter med högre risk. Slutligen är CART:s regler begripliga och överensstämmer med det samförstånd som tidigare studier visat att deprimerad HRV är ett användbart verktyg för riskbedömning hos patienter som lider av kronisk hjärtsvikt. Index Terms-Kongestiv hjärtsvikt (CHF), data mining, beslut träd, pulsvariabilitet (HRV).
Melillo et al REF utvecklade en modell för riskbedömning hos patienter med kronisk hjärtsvikt.
Classification Tree for Risk Assessment in Patients Suffering From Congestive Heart Failure via Long-Term Heart Rate Variability
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}