Precisely Predicting Acute Kidney Injury with Convolutional Neural Network Based on Electronic Health Record Data

卷积神经网络 急性肾损伤 电子健康档案 数据集 重症监护医学 计算机科学 维数(图论) 数据挖掘 医学 重症监护室 人工神经网络 集合(抽象数据类型) 人工智能 机器学习 急诊医学 医疗保健 内科学 经济 程序设计语言 纯数学 经济增长 数学
作者
Yu Wang,Junpeng Bao,Jianqiang Du,YongFeng Li
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:2
标识
DOI:10.48550/arxiv.2005.13171
摘要

The incidence of Acute Kidney Injury (AKI) commonly happens in the Intensive Care Unit (ICU) patients, especially in the adults, which is an independent risk factor affecting short-term and long-term mortality. Though researchers in recent years highlight the early prediction of AKI, the performance of existing models are not precise enough. The objective of this research is to precisely predict AKI by means of Convolutional Neural Network on Electronic Health Record (EHR) data. The data sets used in this research are two public Electronic Health Record (EHR) databases: MIMIC-III and eICU database. In this study, we take several Convolutional Neural Network models to train and test our AKI predictor, which can precisely predict whether a certain patient will suffer from AKI after admission in ICU according to the last measurements of the 16 blood gas and demographic features. The research is based on Kidney Disease Improving Global Outcomes (KDIGO) criteria for AKI definition. Our work greatly improves the AKI prediction precision, and the best AUROC is up to 0.988 on MIMIC-III data set and 0.936 on eICU data set, both of which outperform the state-of-art predictors. And the dimension of the input vector used in this predictor is much fewer than that used in other existing researches. Compared with the existing AKI predictors, the predictor in this work greatly improves the precision of early prediction of AKI by using the Convolutional Neural Network architecture and a more concise input vector. Early and precise prediction of AKI will bring much benefit to the decision of treatment, so it is believed that our work is a very helpful clinical application.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
3秒前
忒寒碜完成签到,获得积分10
10秒前
14秒前
XU博士完成签到,获得积分10
16秒前
哭泣青烟完成签到 ,获得积分10
17秒前
roundtree完成签到 ,获得积分0
21秒前
等待谷南完成签到,获得积分10
24秒前
Alan完成签到 ,获得积分10
27秒前
xdc完成签到,获得积分10
29秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
30秒前
依依完成签到 ,获得积分0
39秒前
MISSIW完成签到,获得积分10
40秒前
HHHAN发布了新的文献求助10
43秒前
胡胡完成签到 ,获得积分10
44秒前
火星上小土豆完成签到 ,获得积分10
54秒前
杰尼龟的鱼完成签到 ,获得积分10
58秒前
安然完成签到 ,获得积分10
59秒前
张希伦完成签到 ,获得积分10
59秒前
任性翠安完成签到 ,获得积分10
1分钟前
dong完成签到 ,获得积分10
1分钟前
神说完成签到,获得积分0
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
Aimee完成签到 ,获得积分10
1分钟前
徐彬荣完成签到,获得积分10
1分钟前
研友_8yN60L完成签到,获得积分10
1分钟前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
光亮的自行车完成签到 ,获得积分10
1分钟前
李东东完成签到 ,获得积分10
1分钟前
王多肉完成签到,获得积分10
1分钟前
Iiiilr完成签到 ,获得积分10
1分钟前
杨幂完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
hellokitty完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
小四发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
西瓜完成签到 ,获得积分10
1分钟前
包容的忆灵完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高兴尔冬发布了新的文献求助10
1分钟前
xiang完成签到 ,获得积分0
2分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022