典型文献
基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型
文献摘要：
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％.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
成亚鑫;李润知;赵红领
作者机构：
郑州大学 信息工程学院,郑州 450001;郑州大学 互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心,郑州 450052
文献出处：
引用格式：
[1]成亚鑫;李润知;赵红领-.基于多通道的ICU脑血管疾病死亡风险预测模型)[J].计算机工程与应用,2022(17):270-276
A类：
Speci
B类：
多通道,ICU,脑血管疾病,死亡风险预测模型,临床体征,体征监测,预测未来,过死,合理安排,医疗资源,基于临床,临床使用,MEWS,Glasgow,昏迷,评分量表,临床监测,生理参数,概念应用,BiLSTM,Attention,MIMIC,录用,六组,超参数,Multichannel,逻辑回归,logistic,regression,support,vector,machine,Accuracy,Sensitive,ficity,PRC,模型性能,重症监护病房,双向长短时记忆,注意力机制
AB值：
0.337232
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