Vital Sign Forecasting for Sepsis Patients in ICUs

要約

敗血症および敗血症性ショックは、世界中で数百万人が罹患している重大な病状であり、かなりの死亡率を誇ります。
この論文では、最先端の深層学習 (DL) アーキテクチャを使用して、集中治療室 (ICU) における敗血症性ショックの進行を示すバイタルサインを予測するための多段階予測システムを導入しています。
私たちのアプローチは、過去のバイタルサインデータの短いウィンドウを利用して、将来の生理学的状態を予測します。
過去 6 時間のデータから最大 3 時間の将来のバイタル サインを予測する DL ベースのバイタル サイン予測システムを導入します。
さらに、DILATE 損失関数を採用して、臨床上の意思決定に重要なバイタルサインの形状と時間的ダイナミクスをより適切に捕捉します。
公開されている eICU 共同研究データベース (eICU-CRD) を使用して、N-BEATS、N-HiTS、Temporal Fusion Transformer (TFT) の 3 つの DL モデルを比較し、救命救急現場での予測機能に焦点を当てます。
平均二乗誤差 (MSE) および動的タイムワーピング (DTW) メトリクスを使用してモデルのパフォーマンスを評価します。
私たちの調査結果は、TFT が全体的な傾向を捉えることに優れているのに対し、N-HiTS は短期的な変動を事前に定義された範囲内に保持することに優れていることを示しています。
この論文は、ICU のモニタリング システムを変革するディープラーニングの可能性を実証し、バイタル サインを正確に予測して医療提供者が生理学的不安定の早期兆候を検出し、敗血症性ショックを予測できるように支援することで、患者のケアと転帰の大幅な改善につながる可能性があることを示しています。

要約(オリジナル)

Sepsis and septic shock are a critical medical condition affecting millions globally, with a substantial mortality rate. This paper uses state-of-the-art deep learning (DL) architectures to introduce a multi-step forecasting system to predict vital signs indicative of septic shock progression in Intensive Care Units (ICUs). Our approach utilizes a short window of historical vital sign data to forecast future physiological conditions. We introduce a DL-based vital sign forecasting system that predicts up to 3 hours of future vital signs from 6 hours of past data. We further adopt the DILATE loss function to capture better the shape and temporal dynamics of vital signs, which are critical for clinical decision-making. We compare three DL models, N-BEATS, N-HiTS, and Temporal Fusion Transformer (TFT), using the publicly available eICU Collaborative Research Database (eICU-CRD), highlighting their forecasting capabilities in a critical care setting. We evaluate the performance of our models using mean squared error (MSE) and dynamic time warping (DTW) metrics. Our findings show that while TFT excels in capturing overall trends, N-HiTS is superior in retaining short-term fluctuations within a predefined range. This paper demonstrates the potential of deep learning in transforming the monitoring systems in ICUs, potentially leading to significant improvements in patient care and outcomes by accurately forecasting vital signs to assist healthcare providers in detecting early signs of physiological instability and anticipating septic shock.

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