TOP-Net Prediction Model Using Bidirectional Long Short-term Memory and Medical-Grade Wearable Multisensor System for Tachycardia Onset: Algorithm Development Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Without timely diagnosis and treatment, tachycardia, also called tachyarrhythmia, can cause serious complications such as heart failure, cardiac arrest, and even death. The predictive performance of conventional clinical diagnostic procedures needs improvement in order to assist physicians in detecting risk early on. Objective We aimed to develop a deep tachycardia onset prediction (TOP-Net) model based on deep learning (ie, bidirectional long short-term memory) for early tachycardia diagnosis with easily accessible data. Methods TOP-Net leverages 2 easily accessible data sources: vital signs, including heart rate, respiratory rate, and blood oxygen saturation (SpO2) acquired continuously by wearable embedded systems, and electronic health records, containing age, gender, admission type, first care unit, and cardiovascular disease history. The model was trained with a large data set from an intensive care unit and then transferred to a real-world scenario in the general ward. In this study, 3 experiments incorporated merging patients’ personal information, temporal memory, and different feature combinations. Six metrics (area under the receiver operating characteristic curve [AUROC], sensitivity, specificity, accuracy, F1 score, and precision) were used to evaluate predictive performance. Results TOP-Net outperformed the baseline models on the large critical care data set (AUROC 0.796, 95% CI 0.768-0.824; sensitivity 0.753, 95% CI 0.663-0.793; specificity 0.720, 95% CI 0.645-0.758; accuracy 0.721; F1 score 0.718; precision 0.686) when predicting tachycardia onset 6 hours in advance. When predicting tachycardia onset 2 hours in advance with data acquired from our hospital using the transferred TOP-Net, the 6 metrics were 0.965, 0.955, 0.881, 0.937, 0.793, and 0.680, respectively. The best performance was achieved using comprehensive vital signs (heart rate, respiratory rate, and SpO2) statistical information. Conclusions TOP-Net is an early tachycardia prediction model that uses 8 types of data from wearable sensors and electronic health records. When validated in clinical scenarios, the model achieved a prediction performance that outperformed baseline models 0 to 6 hours before tachycardia onset in the intensive care unit and 2 hours before tachycardia onset in the general ward. Because of the model’s implementation and use of easily accessible data from wearable sensors, the model can assist physicians with early discovery of patients at risk in general wards and houses.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».