典型文献
基于时间序列特征表示与信息融合的ICU患者死亡风险预测
文献摘要：
ICU中患者的死亡风险预测被认为是重要临床预测任务之一,准确地预测ICU患者的死亡风险可提供有关患者的病情信息,便于及时采取措施来干预,同时有助于有限医疗资源的有效分配.ICU患者病情不稳定,需要密切的监护,大量临床数据被相关监测设备采集、记录和保存,为ICU患者的相关临床决策提供重要参考.以ICU患者30天死亡风险预测为研究目标,基于重症监护医疗信息市场Ⅲ数据库,构建ICU患者死亡风险预测模型,分析相关影响因素,以支持医疗实践中的临床决策.首先提取相关患者数据并进行预处理,采用多种统计量对时间序列特征进行表示;随后选取基分类器,基于融合遗传算法和模拟退火算法的混合优化算法对相应基分类器进行特征选择,基于信息融合思想采用集成学习方法将分类器以装袋方式进行集成,采用真实数据对模型进行验证,并基于准确率、F1评分和AUC三个评价指标与经典死亡风险预测模型进行比较,展现出较好的性能;最后基于信息融合对ICU患者死亡风险重要影响因素进行分析,发现集中趋势类统计量更为重要,为临床决策提供参考.
文献关键词：
患者表示;死亡风险预测;遗传算法;信息融合;可解释性
中图分类号：
作者姓名：
徐良辰;郭崇慧
作者机构：
大连理工大学系统工程研究所,大连116024
文献出处：
引用格式：
[1]徐良辰;郭崇慧-.基于时间序列特征表示与信息融合的ICU患者死亡风险预测)[J].系统工程理论与实践,2022(10):2815-2828
A类：
B类：
时间序列特征,特征表示,信息融合,ICU,临床预测,情信,采取措施,医疗资源,患者病情,临床数据,监测设备,临床决策,重症监护,医疗信息,死亡风险预测模型,相关影响因素,医疗实践,患者数据,统计量,基分类器,模拟退火算法,混合优化算法,特征选择,融合思想,集成学习方法,装袋,真实数据,集中趋势,更为重要,患者表示,可解释性
AB值：
0.281641
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