Abstract-Cardiovaskulära variabler såsom hjärtfrekvens (HR) och blodtryck (BP) regleras av ett underliggande kontrollsystem, och därför, tidsserien av dessa vitala tecken uppvisar rika dynamiska mönster av interaktion som svar på yttre störningar (t.ex. läkemedelsadministrering), liksom patologiska tillstånd (t.ex. debut av sepsis och hypotension). En fråga av intresse är om "liknande" dynamiska mönster kan identifieras i en heterogen patientkohort, och användas för prognos av patienternas hälsa och framsteg. I detta papper använde vi en växlingsvektor autoregressiv ram för att systematiskt lära sig och identifiera en samling vitala tecken tidsseriedynamik, som eventuellt är återkommande inom samma patient och kan delas över hela kohorten. Vi visar att dessa dynamiska beteenden kan användas för att karakterisera en patients fysiologiska "tillstånd". Vi validerar vår teknik med hjälp av simulerade tidsserier av det kardiovaskulära systemet och mänskliga inspelningar av HR- och BP-tidsserier från en ortostatisk stressstudie med kända posturala tillstånd. Med hjälp av HR- och BP-dynamiken i en intensivvårdsenhet (ICU) kohort på över 450 patienter från MIMIC II-databasen, visar vi att den upptäckta kardiovaskulära dynamiken är signifikant förknippad med sjukhusdödlighet (dynamiska lägen 3 och 9, p = 0,001, p = 0,006 från logistisk regression efter justering för APACHE-poängen). Att kombinera dynamiken i BP tidsserier och SAPS-I eller APACHE-III gav en mer exakt bedömning av patientens överlevnad/dödlighet på sjukhuset än att enbart använda SAPS-I och APACHE-III (p = 0,005 och p = 0,045). Våra resultat tyder på att den upptäckta dynamiken i vital teckentid serien kan innehålla ytterligare prognostiskt värde utöver den av baslinjeskärpa mäter, och kan potentiellt användas som en oberoende prediktor för utfall i intensivvården. Index Terms-Intensiv vårdenhet, fysiologiska styrsystem, byte linjära dynamiska system.
Också, i REF, en växlande vektor autoregressiv modell användes på minut-för-minut puls och blodtryck vitala tecken för att ge ingångar för en logistisk regression klassificerare med målet att patienten resultat förutsägelse.
A Physiological Time Series Dynamics-Based Approach to Patient Monitoring and Outcome Prediction
{'venue': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'journal': 'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}