【摘 要】
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重症患者死亡风险预测与干预选择、护理计划和资源配置等密切相关,准确评估患者死亡风险可以辅助医生进行临床决策并及时采取干预措施,是提高患者生存率的关键。电子病历中记录了患者住院期间的全部数据,它的快速发展为数据驱动的临床预测提供了帮助。本文从大型开源医疗数据库MIMIC-III中选取了占比大、死亡率高的脓毒症患者共6003例进行研究,分别提取患者的人口统计学信息和住院期间产生的临床时间序列信息和临床
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重症患者死亡风险预测与干预选择、护理计划和资源配置等密切相关,准确评估患者死亡风险可以辅助医生进行临床决策并及时采取干预措施,是提高患者生存率的关键。电子病历中记录了患者住院期间的全部数据,它的快速发展为数据驱动的临床预测提供了帮助。本文从大型开源医疗数据库MIMIC-III中选取了占比大、死亡率高的脓毒症患者共6003例进行研究,分别提取患者的人口统计学信息和住院期间产生的临床时间序列信息和临床文本信息,并截取患者入院48小时内的数据对患者的院内死亡风险进行预测。在以往脓毒症患者死亡风险预测的研究中,通常只使用其中的一种或者两种数据,本文使用LSTM模型和BERT模型得到患者表征信息后建立了多模态融合模型进行死亡风险预测。同时建立了大量对比模型来评估融合模型在脓毒症患者死亡风险预测上的优越性,包括逻辑回归、随机森林、XGBoost、Light GBM和单一模态的预测模型,最后利用AUC值、F1值等指标来评估各模型。最终得到融合模型的AUC值为0.826,在模型中加入注意力网络后AUC值提升了0.04,而在对比模型中AUC的最高值为0.821。本文证实了加入文本特征建立多模态融合模型有助于提升预测效果,能更准确地预测重症患者是否院内死亡,这也为其它临床预测任务提供一定参考。最后,本文使用SHAP算法从全局和局部两个层面对模型进行解释,得到模型中重要性排名前五的特征分别是年龄、血尿素氮、GCS评分、心率和静脉血压。
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