基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型

摘要：

死亡风险预测指根据病人临床体征监测数据来预测未来一段时间的死亡风险.对于ICU病患,通过死亡风险预测可以有针对性地对病人做出临床诊断,以及合理安排有限的医疗资源.基于临床使用的MEWS和Glasgow昏迷评分量表,针对ICU病人临床监测的17项生理参数,提出一种基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型.引入多通道概念应用于BiLSTM模型,用于突出每个生理参数对死亡风险预测的作用.采用Attention机制用于提高模型预测精度.实验数据来自MIMICⅢ数据库,从中提取3080位脑血管疾病患者的16260条记录用于此次研究,除了六组超参数实验之外,将所提模型与LSTM、Multichannel-BiLSTM、逻辑回归(logistic regression)和支持向量机(support vector machine,SVM)四种模型进行了对比分析,准确率Accuracy、灵敏度Sensitive、特异性Speci-ficity、AUC-ROC和AUC-PRC作为评价指标,实验结果表明,所提模型性能优于其他模型,AUC值达到94.3％.

关键词：脑血管疾病、重症监护病房(ICU)、双向长短时记忆、多通道、注意力机制、死亡风险预测

所属期刊栏目：58

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅科技攻关项目;河南省高等学校重点科研项目;河南省高等学校重点科研项目

在线出版日期：2022-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：270-276