已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Improving Intensive Care Unit Early Readmission Prediction Using Optimized and Explainable Machine Learning

重症监护室 排名(信息检索) 计算机科学 人工智能 机器学习 特征(语言学) 接收机工作特性 贝叶斯网络 医学 重症监护医学 语言学 哲学
作者
José A. González-Nóvoa,Silvia Campanioni,Laura Busto,José Fariña,Juan Rodríguez-Andina,Dolores Vila,Andrés Íñiguez,César Veiga
出处
期刊:International Journal of Environmental Research and Public Health [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:20 (4): 3455-3455 被引量:4
标识
DOI:10.3390/ijerph20043455
摘要

It is of great interest to develop and introduce new techniques to automatically and efficiently analyze the enormous amount of data generated in today’s hospitals, using state-of-the-art artificial intelligence methods. Patients readmitted to the ICU in the same hospital stay have a higher risk of mortality, morbidity, longer length of stay, and increased cost. The methodology proposed to predict ICU readmission could improve the patients’ care. The objective of this work is to explore and evaluate the potential improvement of existing models for predicting early ICU patient readmission by using optimized artificial intelligence algorithms and explainability techniques. In this work, XGBoost is used as a predictor model, combined with Bayesian techniques to optimize it. The results obtained predicted early ICU readmission (AUROC of 0.92 ± 0.03) improves state-of-the-art consulted works (whose AUROC oscillate between 0.66 and 0.78). Moreover, we explain the internal functioning of the model by using Shapley Additive Explanation-based techniques, allowing us to understand the model internal performance and to obtain useful information, as patient-specific information, the thresholds from which a feature begins to be critical for a certain group of patients, and the feature importance ranking.

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
6秒前
6秒前
6秒前
刺猬完成签到,获得积分10
7秒前
烟花应助简单山水采纳,获得10
9秒前
烟花应助认真的三问采纳,获得10
12秒前
14秒前
andrele发布了新的文献求助10
14秒前
权小夏完成签到 ,获得积分10
15秒前
吴嘉俊完成签到 ,获得积分10
18秒前
21秒前
轻松的惜芹应助aliu采纳,获得10
23秒前
25秒前
CC发布了新的文献求助10
26秒前
boymin2015完成签到 ,获得积分10
26秒前
生物科研小白完成签到 ,获得积分10
33秒前
LMX完成签到 ,获得积分10
33秒前
chenlc971125完成签到 ,获得积分10
33秒前
36秒前
36秒前
IfItheonlyone完成签到 ,获得积分10
45秒前
SHD完成签到 ,获得积分10
46秒前
yu完成签到 ,获得积分10
47秒前
47秒前
Mr兔仙森完成签到,获得积分10
51秒前
悠悠我心完成签到,获得积分10
53秒前
英姑应助霜鸣采纳,获得10
54秒前
56秒前
凶狠的寄风完成签到 ,获得积分10
57秒前
58秒前
水若琳发布了新的文献求助10
1分钟前
小黑完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
壮观的谷冬完成签到 ,获得积分0
1分钟前
霸气的思柔完成签到,获得积分10
1分钟前
aliu完成签到,获得积分10
1分钟前
月儿完成签到 ,获得积分10
1分钟前
牟翎完成签到,获得积分10
1分钟前
liboshi完成签到,获得积分10
1分钟前
霜鸣发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
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 3989972
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11256042
捐赠科研通 3270884
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805093
邀请新用户注册赠送积分活动 882256
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216