A Machine Learning Sepsis Prediction Algorithm for Intended Intensive Care Unit Use (NAVOY Sepsis): Proof-of-Concept Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite decades of research, sepsis remains a leading cause of mortality and morbidity in intensive care units worldwide. The key to effective management and patient outcome is early detection, for which no prospectively validated machine learning prediction algorithm is currently available for clinical use in Europe. OBJECTIVE: We aimed to develop a high-performance machine learning sepsis prediction algorithm based on routinely collected intensive care unit data, designed to be implemented in European intensive care units. METHODS: The machine learning algorithm was developed using convolutional neural networks, based on Massachusetts Institute of Technology Lab for Computational Physiology MIMIC-III clinical data from intensive care unit patients aged 18 years or older. The model uses 20 variables to produce hourly predictions of onset of sepsis, defined by international Sepsis-3 criteria. Predictive performance was externally validated using hold-out test data. RESULTS: The algorithm-NAVOY Sepsis-uses 4 hours of input and can identify patients with high risk of developing sepsis, with high performance (area under the receiver operating characteristics curve 0.90; area under the precision-recall curve 0.62) for predictions up to 3 hours before sepsis onset. CONCLUSIONS: The prediction performance of NAVOY Sepsis was superior to that of existing sepsis early warning scoring systems and comparable with those of other prediction algorithms designed to predict sepsis onset. The algorithm has excellent predictive properties and uses variables that are routinely collected in intensive care units.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».