Identifying TBI Physiological States by Clustering of Multivariate Clinical Time-Series

要約

タイトル：多変量クリニカルタイムシリーズのクラスタリングによるTBI生理学的状態の識別

要約：
– TBI、呼吸不全、心不全などの急性疾患において、欠損値のある多変量時系列データから臨床的に有意な生理学的状態を決定することは、適切な治療を提供するために不可欠である。
– 時系列データの非時系列的クラスタリングやデータ補完・集約テクニックを使用することは、貴重な情報の喪失やバイアスのある分析につながる可能性がある。
– 本研究では、データ補完や集約を回避して、データの整合性を維持する画期的な自己監督型アプローチであるSLAC-Timeアルゴリズムを適用し、急性患者の状態のより有用な表現を提供する。
– SLAC-Timeを使用して大規模な研究データセットをクラスタリングすることで、3つの異なるTBI生理学的状態とそれらの特定の特徴プロファイルを特定した。
– さらに、さまざまなクラスタリング評価指標を適用し、臨床ドメインエキスパートからの入力を組み合わせて、検証および識別した生理学的状態を解釈した。
– また、特定の臨床的なイベントや介入が患者の状態と状態の遷移にどのように影響するかを発見した。

要約(オリジナル)

Determining clinically relevant physiological states from multivariate time series data with missing values is essential for providing appropriate treatment for acute conditions such as Traumatic Brain Injury (TBI), respiratory failure, and heart failure. Utilizing non-temporal clustering or data imputation and aggregation techniques may lead to loss of valuable information and biased analyses. In our study, we apply the SLAC-Time algorithm, an innovative self-supervision-based approach that maintains data integrity by avoiding imputation or aggregation, offering a more useful representation of acute patient states. By using SLAC-Time to cluster data in a large research dataset, we identified three distinct TBI physiological states and their specific feature profiles. We employed various clustering evaluation metrics and incorporated input from a clinical domain expert to validate and interpret the identified physiological states. Further, we discovered how specific clinical events and interventions can influence patient states and state transitions.

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