Noncontact Monitoring and AI‐Driven Stroke Prediction: National Center for Neurological Disorders‐Based Approach Using Smart Beds
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stroke is the second leading cause of death and third leading cause of disability worldwide and is the leading cause of death and disability among adults in China, with its incidence rate continuing to rise. In China, the average age of first-time stroke patients is 66.4 years, and the intravenous thrombolysis rate using recombinant tissue plasminogen activator within 3 h of onset is only 16%. Given this fact, there is a pressing need for real-time predictive tools, particularly for elderly individuals at home, that can provide early warnings for potential strokes. Methods: We collected continuous monitoring data from nonintrusive smart beds and multimodal temporal data from electronic medical records at the National Center for Neurological Disorders. The data included smart bed monitoring indicators, laboratory tests, nurse observations, and static data as potential predictors, with stroke as the outcome. We applied feature representation and feature selection techniques and then input the predictors into machine learning models. Additionally, deep learning models were used after preprocessing the irregular temporal data. Finally, we evaluated the performance of the stroke prediction models and assessed the importance of the features. We used continuously updated vital signs and clinical data during hospitalization to generate timely stroke risk alerts during the same period of admission. Results: A total of 37,041 samples were analyzed, of which 7020 patients were diagnosed with stroke. When only the smart bed features were used for prediction, the model achieved an area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.59-0.63, with an accuracy ranging from 60%-65%. Among the four artificial intelligence algorithms, the random forest model demonstrated the best performance. After all the available features were incorporated, the AUROC increased to 0.94, and the accuracy improved to 92%. Conclusions: In this study, the occurrence of stroke was successfully identified by integrating multimodal temporal data from electronic medical records. Noncontact monitoring of respiration and heart rate offers a promising approach for daily stroke surveillance in home-based populations, particularly for elderly individuals living alone.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».