本研究では、集中治療室における生体情報の予測に関して、従来の予測精度指標では捉えきれない臨床的な重要性を評価する新しい指標を提案している。
まず、臨床医へのインタビューに基づき、生体情報予測の臨床的重要性には以下の3つの側面があることが明らかになった:
これらの側面を定量化した3つの指標を提案し、シミュレーションデータおよび実際の集中治療室データ(MIMIC、eICU)を用いて評価した。その結果、従来の予測精度指標であるRMSEでは捉えきれない臨床的に重要な事象を、これらの新しい指標が的確に捉えられることが示された。
さらに、これらの指標をニューラルネットワークの損失関数に組み込むことで、臨床的に重要な事象の予測精度が向上することを確認した。
本研究の成果は、臨床的に意義のある機械学習モデルの評価と最適化に貢献するものと期待される。集中治療室における患者ケアの向上につながることが期待される。
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by Bar Eini Por... pada arxiv.org 03-28-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.18668.pdfPertanyaan yang Lebih Dalam