Machine Learning in the Prognosis of Sepsis in the Medical Intensive Care Unit
Creators: name: Χαλιός, Δημήτριος Πάτροκλου-Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Σήψη
Μονάδα Εντατικής Θεραπείας (ΜΕΘ)
Πρόγνωση
Machine Learning
Sepsis
Intensive Care Unit (ICU)
Prognosis

description: Background: Sepsis is a life-threatening syndrome resulting from aberrant reaction to infection. It affects million patients worldwide leading to high mortality and morbidity rates. Prognosis is essential in sepsis management guiding appropriate interventions. Nevertheless, existing ICU predictive scores cannot predict individual outcomes and assist in clinical decision making. Moreover, most scores are not dedicated to sepsis or do not differentiate between medical and surgical cases. Machine learning offers a promising approach exploiting large, real-world databases and sophisticated algorithms. Objective: We aim to fit a classification model prognosticating in-hospital mortality or hospice discharge in medical, critically-ill patients with suspected sepsis and compare its performance to Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score and Simplified Acute Physiology Score II (SAPS). Methodology: Data derive from MIMIC IV database, which encompasses deidentified medical records from a tertiary, US hospital between 2008 and 2019. We split our dataset into training and validation subsets (7:3 ratio). Predictors comprised demographics, chronic diseases and physiologic variables. Following data preprocessing, we trained various algorithms with cross-validation and tuned the best performing ones. Also, we computed the predictive performance of SOFA and SAPS II. Area under ROC curve (ROC AUC) was the main evaluation metric. Results: Study population consisted of 9,018 subjects with 22.9% presenting the outcome of interest. The best performing models were Support Vector Machine (SVM) and Extreme Gradient Boosting (XGB) achieving ROC AUCs equal to 0.854 (95% CI: 0.836 - 0.869) and 0.859 (95% CI: 0.844 - 0.874), respectively, with SVM additionally displaying excellent calibration. ROC AUC was 0.742 (95% CI: 0.720 - 0.763) for SOFA and 0.736 (95% CI: 0.712 - 0.757) for SAPS II. Both were inferior to ML-based models (p &lt; 0.001). Conclusions: SVM seems a competent mortality predictor for medical, septic patients. Further research will hopefully validate its prognostic ability and clinical utility enabling its incorporation into critical care.
description: Υπόβαθρο: Η σήψη είναι ένα απειλητικό για τη ζωή σύνδρομο, το οποίο οφείλεται στην απορρυθμισμένη απάντηση του ξενιστή στη λοίμωξη. Αφορά εκατομμύρια ασθενείς παγκοσμίως οδηγώντας σε υψηλή θνησιμότητα και νοσηρότητα. Η πρόγνωση είναι αναγκαία στη διαχείρισή της υπαγορεύοντας τις κατάλληλες θεραπευτικές παρεμβάσεις. Ωστόσο, τα υπάρχοντα προγνωστικά μοντέλα για τις Μονάδες Εντατικής Θεραπείας δεν παρέχουν εξατομικευμένες προβλέψεις και δεν μπορούν να συμβάλουν στη λήψη κλινικών αποφάσεων. Επιπλέον, τα περισσότερα μοντέλα δεν εξειδικεύονται στη σήψη ή δε διαφοροποιούνται ανάμεσα σε χειρουργικά και παθολογικά περιστατικά. Η μηχανική μάθηση παρέχει μια καινοτόμα προσέγγιση εκμεταλλευόμενη μεγάλες βάσεις πραγματικών δεδομένων και προηγμένους αλγορίθμους. Σκοπός: Η παρούσα μελέτη στοχεύει στην ανάπτυξη ενός αλγορίθμου κατηγοριοποίησης ικανού να προβλέψει την νοσοκομειακή θνησιμότητα ή τη μεταφορά σε κέντρο τελικής φροντίδας σε παθολογικούς, βαρέως πάσχοντες ασθενείς με πιθανή σήψη και στη σύγκριση της επίδοσής του με τα μοντέλα SOFA (Sequential Organ Failure Assessment) και SAPS II (Simplified Acute Physiology Score). Μεθοδολογία: Τα δεδομένα αντλήθηκαν από τη βάση MIMIC IV, η οποία περιλαμβάνει ανώνυμους ιατρικούς φακέλους από ένα τεταρτοβάθμιο νοσοκομείο των ΗΠΑ από το 2008 έως και το 2019. Διαχωρίσαμε τα δεδομένα μας σε υποσύνολα εκπαίδευσης και επαλήθευσης με αναλογία 7:3. Η πρόβλεψη στηρίχθηκε στα δημογραφικά στοιχεία, στα χρόνια νοσήματα και στις μετρούμενες κλινικές και εργαστηριακές παραμέτρους. Έπειτα από την προετοιμασία των δεδομένων, εκπαιδεύσαμε ποικίλους αλγορίθμους με τη μέθοδο της διασταυρούμενης επικύρωσης και ρυθμίσαμε τις παραμέτρους αυτών με τις καλύτερες επιδόσεις. Επίσης, υπολογίσαμε την προγνωστική ικανότητα των SOFA και SAPS II. Το εμβαδόν της ROC καμπύλης (ROC AUC) ήταν η κύρια μέθοδος αξιολόγησης των προβλέψεων. Αποτελέσματα: Ο πληθυσμός της μελέτης αποτελούνταν από 9.018 άτομα εκ των οποίων 22,9% κατέληξαν ή μεταφέρθηκαν σε κέντρο τελικής φροντίδας. Οι αλγόριθμοι Support Vector Machine (SVM) και Extreme Gradient Boosting (XGB) κατέγραψαν τις υψηλότερες επιδόσεις επιτυγχάνοντας ROC AUC ίσο με 0,854 [95% Διαστήματα Εμπιστοσύνης (ΔΕ): 0,836 - 0,869) και 0,859 (95% ΔΕ: 0,844 - 0,874), αντίστοιχα, ενώ ο SVM προέβλεψε επιπλέον την ακριβή πιθανότητα των εξεταζόμενων εκβάσεων. Το ROC AUC ήταν 0,742 (95% ΔΕ: 0,720 - 0,763) για το SOFA και 0,736 (95% ΔΕ: 0,712 - 0,757) για το SAPS II. Αμφότερα ήταν υποδεέστερα των μοντέλων μηχανικής μάθησης (p &lt; 0,001). Συμπεράσματα: Ο αλγόριθμος SVM προβλέπει ικανοποιητικά τη θνησιμότητα σε παθολογικούς, σηπτικούς ασθενείς. Περαιτέρω έρευνα ευελπιστούμε ότι θα επιβεβαιώσει την προγνωστική του ικανότητα και την κλινική του χρησιμότητα επιτρέποντας την ενσωμάτωσή του στην εντατική θεραπεία.