使用机器学习和深度学习模型彻底改变败血症诊断:一个系统的文献综述

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 计算生物学 计算生物学
• 临床数据科学 临床数据科学

背景情况:

• 败血症是一种严重的疾病,需要快速诊断和治疗,以防止器官衰竭和死亡.
• 早期发现败血症对于改善患者的治疗结果和生存率至关重要.
• 人工智能 (AI),机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 提供了提升早期败血症检测的潜力.

研究的目的:

• 系统地审查和综合现有的ML/DL方法来预测败血症,重点是重症监护室 (ICU) 设置.
• 分析各种数据源,特征选择,算法,预处理技术和用于ML/DL败血症预测的评估指标.
• 通过使用 AUC 和灵敏度值的森林图片,提供诊断性能的比较视觉.

主要方法:

• 对80项关于ML/DL用于败血症预测的研究进行系统审查.
• 分析各种数据源 (例如,MIMIC-III,eICU),算法 (例如,物流回归,LSTM,变压器) 和预处理技术.
• 包括一个森林地块以视觉总结诊断性能指标 (AUC,灵敏度).

主要成果:

• 广泛的ML / DL模型,从传统到先进的深度学习架构,已被应用于败血症预测.
• 该审查强调了不同临床数据集中的模型性能和概括性的变化.
• 发现的关键挑战包括模型的可解释性,伦理考虑以及外部/时间验证不足.

结论:

• ML/DL模型具有改善早期败血症检测和患者护理的巨大潜力.
• 未来的研究应该专注于提高模型的可解释性,确保可靠的验证,并利用实时数据进行临床部署.
• 提供了可操作的建议,以开发更强大的,可解释的和临床相关的AI模型来治疗败血症.