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J-GLOBAL ID：201802237384080719   整理番号：18A0823403

知識集約型データグルーピングと選択を用いたICU患者の生存予測【JST・京大機械翻訳】

Survival prediction of ICU patients using knowledge intensive data grouping and selection

著者 (3件)： Masud Mohammad M. (College of Information Technology, United Arab Emirates University) ,  Cheratta Muhsin (College of Information Technology, United Arab Emirates University) ,  Harahsheh Abdel Rahman Al (College of Science, United Arab Emirates University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICTA  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 集中治療室(ICU)患者はバイタルサインと他の連続的および離散的尺度(例えば研究室試験)によって密接にモニターされている。重要な徴候を用いて,ICU患者の生存(または死亡)の確率を予測することが可能であるという以前の研究で確立されており,患者の生活を節約するための余分な時間と手段を提供することができる。本研究では,研究室試験結果を用いてICU患者の生存を予測することに焦点を当てた。このタスクに関連するいくつかの課題を同定し,効率的でスケーラブルなデータ駆動ソリューションを提案した。具体的には,特徴削減と選択のための2つの補完技術を提案した。最初のものは知識集約的な患者グループ化スキームであり,データの均一グループの形成に役立つ。第二の技術は,特徴範囲,個々の予測能力,および特徴間の相互依存性に基づくデータセットから最良の特徴を選択するための複数の基準を用いる。これらの2つの技術を,各技術の個々の寄与を強化する統一フレームワークに組み合わせた。実際のICU患者データベース上で提案した手法を評価し,特徴ベクトルの89%以上の削減において顕著な成功を達成したが,予測精度を6%まで改善し,最大7倍の高速化を達成した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 高速化 ,  ICU【医療】 ,  *予測 ,  *患者 ,  *集中化
準シソーラス用語： 予測精度 ,  特徴ベクトル ,  患者データベース ,  相互依存性 ,  予測能力 ,  データ駆動 ,  バイタルサイン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 看護,看護サービス  (GB07000G)

タイトルに関連する用語 (7件)： 知識 ,  集約 ,  グルーピング ,  ICU ,  患者 ,  生存 ,  予測