Abstract 14955: Machine Learning Predicts Hemodynamic Instability in Children After Cardiac Surgery in Pediatric Intensive Care Unit (PICU)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Despite improvements in management for children after cardiac surgery, a non-negligible proportion of patients suffer from cardiac arrest, having a poor prognosis. Although serum lactate levels are widely accepted markers of hemodynamic instability, measuring lactate requires discrete blood sampling. An alternative method to evaluate hemodynamic stability/instability continuously and non-invasively may assist in improving the standard of patient care. Hypothesis: We hypothesize that blood lactate in PICU patients can be predicted using machine learning applied to arterial waveforms and perioperative characteristics. Methods: Forty-eight children, who underwent heart surgery, were included. Patient characteristics and physiological measurements were acquired and analyzed using specialized software/hardware, including heart rate, lactate level, arterial waveform sharpness, and area under the curve. Predicting a patient’s blood lactate levels was accomplished using regression-based supervised learning algorithms, including regression decision trees, tuned decision trees, random forest regressor, tuned random forest, AdaBoost regressor, and hypertuned AdaBoost. All algorithms were compared with hold-out cross validation. Two approaches were considered: basing prediction on the currently acquired physiological measurements along with those acquired at admission, as well as adding the most recent lactate measurement and the time since that measurement as prediction parameters. The second approach supports updating the learning system’s predictive capacity whenever a patient has a new ground truth blood lactate reading acquired. Results: In both approaches, the best performing machine learning method was the tuned random forest, which yielded a mean absolute error of 5.60 mg/dL in the first approach, and 4.62 mg/dL when predicting blood lactate with updated ground truth. Conclusions: In conclusion, the tuned random forest is capable of predicting the level of serum lactate by analyzing perioperative variables, including the arterial pressure waveform. Machine learning can predict the patient’s hemodynamics non-invasively, continuously, and with accuracy that may demonstrate clinical utility.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».