Evaluation of Policy Capturing to Model Judgements of Medical Experts for Triage Applications
Notice bibliographique
Résumé
The possibility to automate medical triage is appealing as it could decrease the burden on humans. In instances of mass casualty events, this could allow for much faster triage as the process would occur in parallel instead of in sequence. The greatest efficacy could be achieved with a system that relies solely on remote sensors, which would necessitate an adaptation of existing triage algorithms that rely on human observations. A policy capturing method is proposed to demonstrate the possibility to mimic medical experts’ decision-making model of triage based only on observable parameters sampled by wearables: heart rate, respiration rate, heart rate variability, and blood oxygen saturation. Two medical experts classified simulated cases from these five parameters and sex in regards of four potential outcomes: Delayed green, Urgent yellow, Immediate red, or Expectant black. Seven model types were trained to replicate the decision pattern of the experts. Overall, the decision pattern was best captured by a decision tree (test set accuracy of 92% and 76% for Raters 1 and 2, respectively). Interestingly, common physiological differences were found across the four classifications for both experts. The model was optimized during a workshop with the experts. We discuss the implications of using such a model to support medical triage, especially for military contexts.
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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 | 0,016 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».