Noninvasive Real-Time Mortality Prediction in Intensive Care Units Based on Gradient Boosting Method: Model Development and Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monitoring critically ill patients in intensive care units (ICUs) in real time is vitally important. Although scoring systems are most often used in risk prediction of mortality, they are usually not highly precise, and the clinical data are often simply weighted. This method is inefficient and time-consuming in the clinical setting. OBJECTIVE: The objective of this study was to integrate all medical data and noninvasively predict the real-time mortality of ICU patients using a gradient boosting method. Specifically, our goal was to predict mortality using a noninvasive method to minimize the discomfort to patients. METHODS: In this study, we established five models to predict mortality in real time based on different features. According to the monitoring, laboratory, and scoring data, we constructed the feature engineering. The five real-time mortality prediction models were RMM (based on monitoring features), RMA (based on monitoring features and the Acute Physiology and Chronic Health Evaluation [APACHE]), RMS (based on monitoring features and Sequential Organ Failure Assessment [SOFA]), RMML (based on monitoring and laboratory features), and RM (based on all monitoring, laboratory, and scoring features). All models were built using LightGBM and tested with XGBoost. We then compared the performance of all models, with particular focus on the noninvasive method, the RMM model. RESULTS: After extensive experiments, the area under the curve of the RMM model was 0.8264, which was superior to that of the RMA and RMS models. Therefore, predicting mortality using the noninvasive method was both efficient and practical, as it eliminated the need for extra physical interventions on patients, such as the drawing of blood. In addition, we explored the top nine features relevant to real-time mortality prediction: invasive mean blood pressure, heart rate, invasive systolic blood pressure, oxygen concentration, oxygen saturation, balance of input and output, total input, invasive diastolic blood pressure, and noninvasive mean blood pressure. These nine features should be given more focus in routine clinical practice. CONCLUSIONS: The results of this study may be helpful in real-time mortality prediction in patients in the ICU, especially the noninvasive method. It is efficient and favorable to patients, which offers a strong practical significance.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».