Development of an Early Warning System for Sepsis
Notice bibliographique
Résumé
Sepsis is a life-threatening condition that is caused by infection, and is estimated to affects an estimated 1.7 million adults in the United States and contributes to 265,000 deaths annually. Identifying sepsis before it happens and treating it earlier leads to decreased mortality and decreased lengths of stay. As part of the PhysioNet/Computing in Cardiology Challenge 2019, we developed an ensemble-based approach for the early detection of sepsis in ICU patients.Our final model predicted sepsis using the previous 24 hours of data, and consisted of a combination of two con-volutional neural networks and a random forest trained on different subsets of the data. In training our models, we experimented with random undersampling and cluster-based undersampling as a means for addressing severe class imbalance. On validation data, our final model achieved a utility score of 0.432 on hospital A (AUROC: 0.794, AUPRC: 0.101), 0.247 on hospital B (AUROC: 0.816, AUPRC: 0.056), and a utility of 0.375 on combined data from both hospitals (AUROC: 0.809, AUPRC: 0.089). On the heldout test data, the model obtained a utility score of 0.266 and we received an official ranking of 31/79.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».