【摘 要】
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随着人工智能和大数据时代的来临,智能医疗、精准医疗正逐步兴起。对疾病严重程度的判断和死亡风险预测是ICU中研究的重点和难点。脓毒症是因感染导致的全身炎症反应综合症,是ICU患者常见高危并发症和致死的主要原因之一。脓毒症病情凶险,发展迅速,如不及时救治则危及生命安全。脓毒症重在预防,尽早诊断并给予有效救治是防止病情恶化、改善其预后和降低死亡风险的关键。针对当前脓毒症临床诊断困难、准确率不高的现状,使
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随着人工智能和大数据时代的来临,智能医疗、精准医疗正逐步兴起。对疾病严重程度的判断和死亡风险预测是ICU中研究的重点和难点。脓毒症是因感染导致的全身炎症反应综合症,是ICU患者常见高危并发症和致死的主要原因之一。脓毒症病情凶险,发展迅速,如不及时救治则危及生命安全。脓毒症重在预防,尽早诊断并给予有效救治是防止病情恶化、改善其预后和降低死亡风险的关键。针对当前脓毒症临床诊断困难、准确率不高的现状,使用基于机器学习和数据挖掘的方法针对不同的ICU临床数据集,分别建立了对脓毒症的辅助诊断(包括早期预警和早期诊断)以及死亡风险预测模型。本文主要进行了以下研究:1.根据Physionet网站提供的ICU临床数据集,提出了一种基于加权融合的集成算法模型,对脓毒症进行早期预警。基于患者每小时记录的40维生理变量,提前预测脓毒症的发生。首先对所提供数据集的分布、变量维度、样本规模做了初步统计和对比分析。然后针对ICU数据集的时序性、不平衡性等特点,对数据进行预处理,包括采用缺失值前向填充法、异常值处理等。从医学角度基于对变量的理解,进行变量筛选和特征工程构建,依据时序序列特性,分别构造了不同维度大小的特征变量用于模型训练。最后提出了一种加权模型融合的集成算法框架,对随机森林、XGBoost和Lightgbm进行模型融合,实验结果表明,加权融合后的模型效果比单一集成算法更佳。2.针对ICU创伤患者易发生脓毒症的现状,基于MIMIC-III数据库开展了对创伤患者脓毒症的早期诊断。首先确定研究目标,从MIMIC-III数据中筛选相关研究队列和预测变量,主要提取患者入ICU后24小时内的EHR数据,包括患者的人口统计学变量,生命体征以及实验室化验等变量。提出了一种改进的深度森林算法(Improved-gc Forest)模型对脓毒症进行诊断。通过实验结果对比,改进后的深度森林算法模型效果优于其他常用的机器学习算法模型,同时还得到了对脓毒症诊断有重要影响的预警因子。3.进一步研究ICU创伤脓毒症患者的预后结局-即死亡风险,从前文提取的ICU创伤患者中筛选出脓毒症患者,并对其进行死亡风险预测。针对提取的数据缺失严重等问题,使用了五种不同的缺失值填充方式进行比较,进而选出最佳填充策略。比较不同机器学习算法(LR/SVM/XGBoost等)的预测性能,并和传统的医学评分系统进行对比。结果表明,机器学习算法模型预测结果优于传统医学评分,其中XGBoost算法效果最好,比APS-III预测的AUROC结果提高了21%。
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