深度学习预测了由于喘和COPD而重新入院的情况
Kevin Lopez1,2, Huan Li1,2, Zachary Lipkin-Moore1,3
1Pulmonary, Critical Care and Sleep Medicine Section, Yale University, 300 Cedar Street, New Haven, CT, 06520-8057, USA.
深度学习模型,特别是多层感知器,有效地利用电子健康记录数据预测喘和COPD恶化病例的再入院,改善患者风险检测.
科学领域:
- 肺部医学 肺部医学
- 医疗信息学 医疗信息学
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 严重的喘和COPD恶化导致严重的发病率和医疗费用.
- 识别高风险再接收的患者对于有效的资源配置和患者管理至关重要.
研究的目的:
- 识别与严重喘和COPD恶化相关的电子健康记录 (EHR) 功能.
- 评估机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型对医院再入院的预测性能.
主要方法:
- 一项观察性研究分析了2012年至2017年期间住院患有喘或COPD恶化的患者的EHR数据.
- 四个ML模型和一个DL模型 (多层感知器) 在患者数据的子集上进行训练和评估,以预测再录取.
主要成果:
- 这项研究包括了5,794名患者;黑人和西班牙裔患者的复诊率在喘和COPD中都更高.
- 与ML模型相比,深度学习模型多层感知tron在预测再录取方面表现出更高的灵敏度和特异性.
- 电子健康记录数据的特征被确定为预测再接收风险的有价值.
结论:
- 深度学习与EHR数据的整合显著提高了检测喘和COPD再入院高风险患者的能力.
- 多层感知器作为改善患者护理和降低与呼吸道恶化相关的医疗保健成本的工具具有前景.
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