[基于机器学习模型的入侵性机械呼吸的早期预警方法]
Wanjun Liu1, Wenyan Xiao1, Jin Zhang1
1The Second Department of Critical Care Medicine, the Second Affiliated Hospital of Anhui Medical University, the Laboratory of Cardiopulmonary Resuscitation and Critical Care Medicine, Hefei 230601, China.
研究人员确定了三种不同患者表型的败血症需要机械通风. 现象型I,以心肺衰竭为标志,表明高风险患者的结果较差,感染易感性增加.
科学领域:
- 关键护理医学 关键护理医学
- 医疗保健中的机器学习
- 患者的分层是患者的分层.
背景情况:
- 败血症是重症监护室 (ICU) 死亡的主要原因.
- 识别需要机械通风的高风险败血症患者对于有针对性的干预至关重要.
- 目前的风险分层方法可能无法完全捕捉出败血症患者的异质性.
研究的目的:
- 开发一种基于机器学习的方法,在需要侵入性机械通风 (IMV) 的败血症患者中识别高风险患者.
- 根据开发的方法,对需要IMV的败血症患者进行表型分析.
主要方法:
- 使用了来自MIMIC-IV,MIMIC-III和eICU-CRD数据库的数据,包括人口统计,并发症,实验室和临床数据.
- 应用k-means集群到顺序器官衰竭评估 (SOFA) 评分组件,以定义患者的表型.
- 通过使用卡普兰-梅尔生存分析在训练,测试和验证数据集中的验证结果.
主要成果:
- 将需要IMV的败血症患者分为三个不同的表型,使用SOFA评分上的k-平均集群.
- 现型I患者表现出严重的心肺呼吸系统功能障碍,较高的SOFA分数,感染率增加 (格拉姆阳性,格拉姆阴性,真菌),28天死亡率显著增加.
- 现型II患者的特点是呼吸功能障碍和内脏损伤,而现型III患者的器官功能相对稳定.
结论:
- 无监督机器学习成功地在接受IMV的败血症患者中确定了三个不同的表型.
- 现象型I,由心肺衰竭定义,作为高风险患者的早期指标.
- 现型I患者更容易感染血液感染,预后较差,需要更密切的监测和量身定制的治疗策略.
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