重症外傷患者における死亡率予測のための機械学習技術:RETRAUCI研究からの解剖学的および生理学的変数【JST・京大機械翻訳】

Servia Luis; Montserrat Neus; Badia Mariona; Llompart-Pou Juan Antonio; Barea-Mendoza Jesus Abelardo; Chico-Fernandez Mario; Sanchez-Casado Marcelino; Jimenez Jose Manuel; Mayor Dolores Maria; Trujillano Javier

文献

J-GLOBAL ID：202102227797950467 整理番号：21A0286605

重症外傷患者における死亡率予測のための機械学習技術:RETRAUCI研究からの解剖学的および生理学的変数【JST・京大機械翻訳】

Machine learning techniques for mortality prediction in critical traumatic patients: anatomic and physiologic variables from the RETRAUCI study

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資料名：
巻： 20 号： 1 ページ： 1-12 発行年： 2020年
JST資料番号： U7434A ISSN： 1471-2288 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

ICUに入院した外傷性患者における死亡リスクを計算するためのモデルへの関心が高い。これらのモデルは,生理学的パラメータの偏差および/または影響を受けた身体領域に関する解剖学的病変の重症度に由来する変数を使用する。目的は,機械学習技術を用いて重症外傷患者の死亡率の異なる予測モデルを作成することである。RETRAUCIデータベースからの9625の記録(2015~2019年の期間における52のスペインICUの全国的外傷登録)を使用した。病院死亡率は12.6%であった。人口統計学的変数,影響を受けた解剖学的領域,および生理学的影響に関するデータを使用した。9つの教師つきアルゴリズム,すなわち,ロジスティック回帰バイナリ(LR),ニューラルネットワーク(NN),逐次最小最適化(SMO),分類規則(JRip),分類ツリー(CT),Bayesネットワーク(BN),適応ブースティング(ADABOOST),ブートストラップ集合(BAGGING)およびランダムフォレスト(RFOREST)の構築のための10倍交差検証と共に,Wekaプラットフォームを使用した。モデルの性能を,精度,特異性,精度,想起,F測定およびAUCにより評価した。すべてのアルゴリズムにおいて,最も重要な因子は,外傷性脳損傷(TBI)と有機障害に関連するものである。LRは,死亡率の独立した保護因子として胸部および四肢損傷を見つける。CTは24の意思決定規則を生成し,最初の変数としてTBIに関連したもの(範囲2.0~81.6%)を使用した。JRipは死亡率の最高リスク(65.0~94.1%)で8つの規則を検出する。NNモデルは,その解釈のために200の重みを必要とする10ノードの隠れ層を使用する。BNは,異なる患者プロファイルを同定する異なる因子の間の関係を見出す。アンサンブル方法論(ADBOOST,BAGGINGおよびランダムFoest)によるモデルは,より大きな性能を持たない。すべてのモデルは,精度,特異性およびAUCにおいて高い値を得たが,想起においてより低い値を得た。最大精度はSMOモデルにより達成され,BNは最良のリコール,F測度およびAUCを得た。機械学習技術は,重症外傷患者における死亡率分類モデルの作成に有用である。臨床的解釈により,アルゴリズムは用いた変数間の関係に従って異なる患者プロファイルを確立し,異なる進化の患者のグループを決定し,最大重症度を示す規則の存在に臨床医を警告する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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外傷一般

引用文献 (41件)：

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