Αναζήτηση

Πλοήγηση

• Κοινότητες
• Συγγραφείς
• Έτος
• Τίτλοι
• Θέματα

Ο Χώρος μου

• Είσοδος

Εξόρυξη δεδομένων από ιατρικές βάσεις δεδομένων και πρόβλεψη θνησιμότητας βάσει μηχανικής μάθησης για φλεβική θρομβοεμβολή, έμφραγμα του μυοκαρδίου και ισχαιμικό εγκεφαλικό επεισόδιο

Nikolakakis Stylianos

Πλήρης Εγγραφή

---

Περίληψη

Οι ασθενείς στη Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ) που πάσχουν από αρτηριακή ή φλεβική θρόμβωση υποφέρουν από υψηλά ποσοστά θνητότητας. Η πρόβλεψη της θνησιμότητας στη ΜΕΘ είναι μια πρόκληση για την ιατρική, καθώς υπάρχουν διάφορα συστήματα και εργαλεία για αυτόν τον σκοπό. Ωστόσο, η ανεπάρκεια στην ειδικότητα αυτών των συστημάτων αποτελεί πρόβλημα. Η παρούσα μελέτη επικεντρώνεται σε τρεις κύριες ομάδες ασθενών, δηλαδή ασθενείς με θρόμβωση, ισχαιμικό εγκεφαλικό επεισόδιο ή καρδιακή προσβολή. Ο κύριος στόχος είναι η ανάπτυξη και επικύρωση ερμηνεύσιμων μοντέλων Μηχανικής Μάθησης (MΜ) για την πρόβλεψη θνησιμότητας, εκμεταλλευόμενα όλα τα διαθέσιμα δεδομένα που αποθηκεύονται στο ιατρικό φάκελο. Για το σκοπό αυτό, χρησιμοποιήθηκαν αναδρομικά δεδομένα από μία βάση δεδομένων που είναι ελεύθερα προσβάσιμη, την eICU. Εφαρμόστηκαν καθιερωμένοι αλγόριθμοι ΜΜ χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένα και ειδικά κατασκευασμένα πλαίσια ΜΜ για την αντιμετώπιση της ανισορροπίας κλάσεων. Η πρόβλεψη πρόωρης θνησιμότητας παρουσίασε εξαιρετική απόδοση σε όλες τις κατηγορίες νόσων, όσον αφορά την περιοχή κάτω από το καμπύλο χαρακτηριστικών λειτουργίας παραλαβής (AUC-ROC): VTE 0.87, καρδιακή προσβολή 0.95, ισχαιμικό εγκεφαλικό επεισόδιο 0.90. Το προγνωστικό μοντέλο θνησιμότητας που αναπτύχθηκε από 4,385 ασθενείς με VTE περιλάμβανε 475 χαρακτηριστικά, ενώ για τους 10,543 ασθενείς με καρδιακή προσβολή χρησιμοποιήθηκαν 317 χαρακτηριστικά και για τους 4,326 ασθενείς με ισχαιμική εξέταση χρησιμοποιήθηκαν 338 χαρακτηριστικά. Το μοντέλο μας υπερτερεί στην πρόβλεψη θνησιμότητας σε σχέση με τα παραδοσιακά συστήματα σκοράρισης.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες