Πρόβλεψη καρδιακής ανακοπής σε ασθενείς εντατικής θεραπείας μέσω μηχανικής μάθησης
Creators: name: Ακρίβος, Ευάγγελος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Καρδιακή ανακοπή
Πρόβλεψη
MC-HMM
Αναγνώριση μοτίβων αλληλουχιών
Κατηγοριοποίηση
Cardiac arrest
Prediction
Sequential pattern recognition
Classification

description: Εισαγωγή: Η καρδιακή ανακοπή είναι μία επικίνδυνη και συχνά θανατηφόρα κατάσταση για τους ασθενείς. Ακόμη, οι ασθενείς που επιβιώνουν από καρδιακή ανακοπή αντιμετωπίζουν μεγάλο αριθμό επιπλοκών, με αποτέλεσμα τη παρατεταμένη παραμονή τους στο νοσοκομείο και το μειωμένο επίπεδο της κατάστασης της υγείας τους ακόμη και μετά την εξοδό τους από το νοσοκομείο. Η ικανότητα της έγκαιρης πρόβλεψης της καρδιακής ανακοπής, επιτρέπει στο ιατρικό προσωπικό την έγκαιρη κινητοποίησή του ώστε να επέμβει αποτελεσματικά για την αποτροπή της επικίνδυνης αυτής κατάστασης για την υγεία των ασθενών. Μέθοδοι: Η παρούσα εργασία μελέτησε την αποτελεσματικότητα πρόβλεψης της καρδιακής ανακοπής σε ασθενείς καρδιολογικής μονάδας εντατικής θεραπείας (ΚΜΕΘ), με τη χρήση μιας νέας μεθόδου μηχανικής μάθησης και τεχνικών εξόρυξης μοτίβων αντίθεσης από διάφορες μεταβλητές όπως ζωτικές ενδείξεις, φαρμακευτική αγωγή και εργαστηριακές εξετάσεις των παραπάνω ασθενών, χρησιμοποιώντας τα δεδομένα από μία μεγάλη βάση δεδομένων ΜΕΘ, τη MIMIC-II. Η προσέγγιση αυτή συνδυάζει τη μελέτη διαδοχικών μοτίβων αλληλουχιών, τα οποία έχουν εξορυχθεί από φυσιολογικές μεταβλητές των ασθενών και μπορεί να συλλαμβάνει τις συσχετίσεις μεταξύ αυτών των μοτίβων με τη χρήση Multi-channel Hidden Markov models (MC-HMM). Τέλος, για την επικύρωση των αποτελεσμάτων, χρησιμοποίηθηκε ένα MC-HMM για την πρόβλεψη της πιθανότητας καρδιακής ανακοπής με τη χρήση 8 fold cross validation μεθόδου. Αποτελέσματα: Από την εξόρυξη μοτίβων αντίθεσης προέκυψαν σημαντικά μοτίβα μόνο για τη καρδιακή συχνότητα, συστολική αρτηριακή πίεση και το ρυθμό αναπνοής. Τα αποτελέσματα δείχνουν υψηλή ευαισθησία (0.78  0.04) στην πρόβλεψη καρδιακής ανακοπής σε ασθενείς ΚΜΕΘ και ειδικότητα 0.43  0.02. Συμπεράσματα: Τα αποτελέσματα της παρούσας εργασίας αποδεικνύουν ότι η συγχώνευση των μοτίβων αντίθεσης με τα MC-HMMs μπορούν να βελτιώσουν την εκτίμηση κινδύνου για την καρδιακή ανακοπή σε ασθενείς Καρδιολογικής Εντατικής Μονάδας Θεραπείας. Ωστόσο, η πολυπλοκότητα του μηχανισμού καρδιακής ανακοπής δημιουργεί πολλές δυσκολίες στη μοντελοποίηση.
description: Background and Aims: Cardiac arrest is a dangerous and often fatal condition for patients. Also, patients who survive cardiac arrest have a large number of complications, resulting in prolonged stay in the hospital and their reduced level of health even after spending the hospital. The ability to anticipate cardiac arrest in a timely manner allows medical staff to be timely mobilized to intervene effectively to prevent this dangerous situation for patients' health. Methods: The present study investigated the efficacy of predicting cardiac arrest in cardiology intensive care unit patients using a new method of mechanical learning and contrast-extraction techniques from various variables such as vital signs, medication and laboratory tests of the above patients using data from the large ICU database, MIMIC-II. This approach combines the study of successive sequence patterns that have been extracted from patient's physiological variables and can capture the correlations between these patterns using Multi-channel Hidden Markov models (MC-HMM). Finally, in order to validate the results, a MC-HMM was used to predict the possibility of cardiac arrest using an 8 fold cross validation method. Results: Extraction of contrast patterns resulted in important patterns only for heart rate, systolic blood pressure and breathing rate. The results show a high sensitivity (0.78 ± 0.04) in the prediction of cardiac arrest in cardiology intensive care unit patients and a specificity of 0.43 ± 0.02. Conclusions: The results of this study demonstrate that the merging of contrast patterns with MC-HMMs can improve risk assessment for cardiac arrest in cardiology intensive care unit patients. However, the complexity of the cardiac arrest mechanism creates many modeling difficulties.