【摘 要】
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脓毒症是由感染引起机体反应失调,进而危及生命的多器官功能障碍综合症,具有病因复杂、病情变化迅速和死亡率高的特点。及时分析患者生理状态,准确预测病情发展并尽早采取有效治疗措施,对改进脓毒症疗效、降低死亡率具有重要意义。目前,临床上多采用评分量表进行脓毒症评估,依据治疗指南进行治疗,缺乏定量、个性化的有效方法。随着医学信息化的普及,基于机器学习技术通过建立预后和决策模型可为脓毒症临床预测及干预提供更为
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脓毒症是由感染引起机体反应失调,进而危及生命的多器官功能障碍综合症,具有病因复杂、病情变化迅速和死亡率高的特点。及时分析患者生理状态,准确预测病情发展并尽早采取有效治疗措施,对改进脓毒症疗效、降低死亡率具有重要意义。目前,临床上多采用评分量表进行脓毒症评估,依据治疗指南进行治疗,缺乏定量、个性化的有效方法。随着医学信息化的普及,基于机器学习技术通过建立预后和决策模型可为脓毒症临床预测及干预提供更为精准的解决方案。然而,目前该领域研究尚存在明显的不足。脓毒症是多器官功能障碍综合表现,但相关预后模型对患者生理系统间关联信息挖掘不足,从而造成病情评估的误差;现有干预模型难以兼顾改善患者预后和降低临床干预可能的风险这两个目标;预后和干预是临床密切相关的两项任务,然而目前预后和干预模型多为分离的,缺乏将该两项任务联合的有效机制。针对上述问题,本研究旨在建立基于深度学习的脓毒症预后和干预模型,具体研究内容和结果如下:1.建立了综合多器官评价的脓毒症预后模型MLSTM-ATT。该模型通过多个长短时程记忆（LSTM）单元挖掘学习生理系统内部和各系统间的相互关系,并引入注意力机制对LSTM序列分配不同的权重。在MIMIC-III数据库上进行实验,结果显示,对比于临床评分系统、随机森林算法和单个LSTM模型,本研究建立的模型预测院内死亡风险具有最大的AUROC值0.8093和最大的AUPRC值0.4758,预后性能最佳。2.建立了预后模型指导干预模型训练的关联机制。将预后模型输出的死亡风险预测结果引入到干预模型奖励函数中,作为即时奖励指导学习,解决了预后模型与干预模型脱节难题,同时也解决了干预模型代理无法得到充足的有效奖励,从而导致学习缓慢的问题。3.建立了平衡预后与适度治疗目标的脓毒症患者干预模型。该模型通过结合强化学习和监督学习的方法来学习干预决策,在达到改善患者长远目标的同时将药物的剂量控制在合理范围内。基于MIMIC-III数据集的综合测试表明,该模型在降低患者估计死亡率8.6%的同时,也使推荐的行动更符合医生的认知,有效避免临床实践中的高风险。结果表明,本研究构建的脓毒症预后和干预模型能够更为准确地评估患者预后状况,并规范临床治疗策略。本研究具有重要的理论意义和实践价值,进一步完善后有望为临床提供精准的决策辅助工具。
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