Ιδρυματικό Αποθετήριο [SANDBOX]
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

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

Nikolakakis Stylianos

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/F720D61E-89C5-4BF0-8686-17951B5C5F82-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.26233/heallink.tuc.98153-
Γλώσσαen-
Μέγεθος1.2 megabytesen
Μέγεθος65 pagesen
ΤίτλοςData mining from medical databases and machine learning based mortality prediction for venous thromboembolism, myocardial infarction and ischemic strokeen
ΤίτλοςΕξόρυξη δεδομένων από ιατρικές βάσεις δεδομένων και πρόβλεψη θνησιμότητας βάσει μηχανικής μάθησης για φλεβική θρομβοεμβολή, έμφραγμα του μυοκαρδίου και ισχαιμικό εγκεφαλικό επεισόδιοel
ΔημιουργόςNikolakakis Stylianosen
ΔημιουργόςΝικολακακης Στυλιανοςel
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Ioannidis Sotiriosen
Συντελεστής [Επιβλέπων Καθηγητής]Ιωαννιδης Σωτηριοςel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Zervakis Michailen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Ζερβακης Μιχαηλel
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Lagoudakis Michailen
Συντελεστής [Μέλος Εξεταστικής Επιτροπής]Λαγουδακης Μιχαηλel
ΕκδότηςΠολυτεχνείο Κρήτηςel
ΕκδότηςTechnical University of Creteen
Ακαδημαϊκή ΜονάδαΠολυτεχνείο Κρήτης::Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστώνel
ΠερίληψηIntensive care unit (ICU) patients with arterial or venous thrombosis suffer from high mortality rates. Mortality prediction in the ICU has been a major medical challenge for which several scoring systems exist but lack in specificity. This study focuses on three target groups, namely patients with thrombosis, ischemic stroke or myocardial infraction. The main goal is to develop and validate interpretable machine learning (ML) models to predict mortality, while exploiting all available data stored in the medical record. To this end, retrospective data from one freely accessible database, eICU, were used. Well-established ML algorithms were implemented utilizing automated and purposely built ML frameworks for addressing class imbalance. Prediction of early mortality showed excellent performance in all disease categories, in terms of the area under the receiver operating characteristic curve (AUC–ROC ): VTE 0.87, myocardial infraction 0.95, ischemic stroke 0.90. The predictive model of mortality developed from 4,385 VTE patients ended up with a signature of 475 features, 10,543 patients with myocardial infarction using 317 features and 4,326 patients with ischemic testing on 338 features. Our model outperformed traditional scoring systems in predicting mortality.en
ΠερίληψηΟι 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.el
ΤύποςΔιπλωματική Εργασίαel
ΤύποςDiploma Worken
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/en
Ημερομηνία2023-11-28-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2023-
Θεματική ΚατηγορίαΜηχανική μάθησηel
Θεματική ΚατηγορίαMachine learningen
Θεματική ΚατηγορίαΕξόρυξη δεδομένωνel
Θεματική ΚατηγορίαData miningen
Θεματική ΚατηγορίαΠρόγνωση θνησιμότηταςel
Θεματική ΚατηγορίαPrediction mortalityel
Θεματική ΚατηγορίαΒιοϊατρικήel
Θεματική ΚατηγορίαΙσχαιμικό εγκεφαλικό el
Θεματική ΚατηγορίαIschemic Strokeel
Θεματική ΚατηγορίαΈμφραγμα του μυοκαρδίουel
Θεματική ΚατηγορίαMyocardial infarctionen
Θεματική ΚατηγορίαΦλεβική θρομβοεμβολήel
Θεματική ΚατηγορίαVenous thromboembolismen
Βιβλιογραφική ΑναφοράStylianos Nikolakakis, "Data mining from medical databases and machine learning based mortality prediction for venous thromboembolism, myocardial infarction and ischemic stroke", Diploma Work, School of Electrical and Computer Engineering, Technical University of Crete, Chania, Greece, 2023en
Βιβλιογραφική ΑναφοράΣτυλιανός Νικολακάκης, "Εξόρυξη δεδομένων από ιατρικές βάσεις δεδομένων και πρόβλεψη θνησιμότητας βάσει μηχανικής μάθησης για φλεβική θρομβοεμβολή, έμφραγμα του μυοκαρδίου και ισχαιμικό εγκεφαλικό επεισόδιο", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2023el

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά