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Estimating treatment effects for time-to-treatment antibiotic stewardship in sepsis

混淆 重症监护医学 观察研究 抗菌管理 医学 抗生素管理 可解释性 随机对照试验 管理(神学) 败血症 抗生素 可预测性 计算机科学 计量经济学 机器学习 抗生素耐药性 统计 内科学 数学 生物 政治 法学 政治学 微生物学
作者
Ruoqi Liu,Katherine M. Hunold,Jeffrey M. Caterino,Ping Zhang
出处
期刊:Nature Machine Intelligence [Nature Portfolio]
卷期号:5 (4): 421-431 被引量:9
标识
DOI:10.1038/s42256-023-00638-0
摘要

Sepsis is a life-threatening condition with a high in-hospital mortality rate. The timing of antibiotic administration poses a critical problem for sepsis management. Existing work studying antibiotic timing either ignores the temporality of the observational data or the heterogeneity of the treatment effects. Here we propose a novel method (called T4) to estimate treatment effects for time-to-treatment antibiotic stewardship in sepsis. T4 estimates individual treatment effects by recurrently encoding temporal and static variables as potential confounders, and then decoding the outcomes under different treatment sequences. We propose mini-batch balancing matching that mimics the randomized controlled trial process to adjust the confounding. The model achieves interpretability through a global-level attention mechanism and a variable-level importance examination. Meanwhile, we equip T4 with an uncertainty quantification to help prevent overconfident recommendations. We demonstrate that T4 can identify effective treatment timing with estimated individual treatment effects for antibiotic stewardship on two real-world datasets. Moreover, comprehensive experiments on a synthetic dataset exhibit the outstanding performance of T4 compared with the state-of-the-art models on estimation of individual treatment effect. Sepsis treatment needs to be well timed to be effective and to avoid antibiotic resistance. Machine learning can help to predict optimal treatment timing, but confounders in the data hamper reliability. Liu and colleagues present a method to predict patient-specific treatment effects with increased accuracy, accompanied by an uncertainty estimate.
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