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
LilyHan完成签到,获得积分20
1秒前
梁业完成签到,获得积分10
2秒前
苗条映寒关注了科研通微信公众号
2秒前
深情安青应助and999采纳,获得10
2秒前
兮豫完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
2秒前
Gtx完成签到,获得积分10
3秒前
淡定大雁关注了科研通微信公众号
3秒前
3秒前
钱多多完成签到,获得积分10
4秒前
王岚发布了新的文献求助10
4秒前
Owen应助栗子采纳,获得10
4秒前
4秒前
欣妹儿发布了新的文献求助10
5秒前
5秒前
包容仙人掌完成签到,获得积分10
5秒前
受伤灵薇完成签到,获得积分10
6秒前
yeyeye发布了新的文献求助10
6秒前
onepine发布了新的文献求助10
6秒前
colormeblue完成签到 ,获得积分10
6秒前
张开心发布了新的文献求助10
6秒前
思源应助Adeus采纳,获得10
6秒前
7秒前
毛毛虫完成签到,获得积分10
7秒前
深情安青应助牛至采纳,获得10
7秒前
7秒前
xixi发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
酋长家大母鹅完成签到,获得积分10
9秒前
霡霂完成签到,获得积分10
9秒前
ASD发布了新的文献求助10
9秒前
福泽多发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
9秒前
猪猪hero发布了新的文献求助10
10秒前
Adler完成签到,获得积分10
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
11秒前
11秒前
梅子菁完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Acute Mountain Sickness 2000
A novel angiographic index for predicting the efficacy of drug-coated balloons in small vessels 500
Textbook of Neonatal Resuscitation ® 500
Thomas Hobbes' Mechanical Conception of Nature 500
The Affinity Designer Manual - Version 2: A Step-by-Step Beginner's Guide 500
Affinity Designer Essentials: A Complete Guide to Vector Art: Your Ultimate Handbook for High-Quality Vector Graphics 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 内科学 生物化学 物理 计算机科学 纳米技术 遗传学 基因 复合材料 化学工程 物理化学 病理 催化作用 免疫学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5097403
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4309929
关于积分的说明 13428703
捐赠科研通 4137399
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2266602
邀请新用户注册赠送积分活动 1269747
关于科研通互助平台的介绍 1206069