Efficient Machine Learning Model Deployment in Clinical Decision Support Systems
Notice bibliographique
Résumé
Having a compact and efficient ML model to predict the outcome of mechanically ventilated patients can reduce financial burden while the decision-making processes can be shortened among healthcare professionals. Three machine learning algorithms were utilized to perform a prediction task, namely eXtreme Gradient Boosting (XGBOOST), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM). SHapley Additive exPlanations (SHAP) method was adopted to find the most important features to discriminate patient outcomes. The dataset for this study was publicly available, MIMIC-III, and relevant features were retrieved from the study conducted by Nguyen et al (2024). In this study, a set of 12,489 patients and 68 variables was included in the dataset, where an imbalanced class distribution was observed. To address this issue, a random undersampling (RUS) method was applied, thereby significantly reducing the size of the training and test sets.Another method - a class weight (CW) was adopted to maintain the same number of observations while imbalanced class distribution was handled. As a result, the XGB model yielded the highest AUC score overall across both situations. Furthermore, after reducing nearly 60% of the total features, XGB still yielded a similar AUC score compared to the model using all 67 dimensions. The calibration curve for XGB in the case of the CW showed the closest alignment to the perfect line.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,004 |
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 tête enseignante, 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 ».