Verbesserung der Sepsis-Mortalitätsvorhersagen mit maschinellem Lernen

Sepsis ist eine ernsthafte medizinische Erkrankung, die auftritt, wenn der Körper stark auf eine Infektion reagiert. Das kann zu einem Versagen eines oder mehrerer Organe führen, was lebensbedrohlich sein kann. Sepsis kann ohne Vorwarnung auftreten und sich sehr schnell verschlechtern.

#Die Auswirkungen von Sepsis

In den letzten Jahren ist Sepsis weltweit zu einem bedeutenden Gesundheitsproblem geworden. 2017 waren fast 20 % aller globalen Todesfälle mit Sepsis verbunden, was etwa 11 Millionen Todesfällen aus rund 49 Millionen Sepsis-Fällen in diesem Jahr entspricht. Allein in den USA entwickeln etwa 1,7 Millionen Erwachsene jedes Jahr Sepsis, was zu rund 270.000 Todesfällen führt.

Eine Studie hat gezeigt, dass die Überlebenschancen eines Patienten sinken, je länger er mit Sepsis im Krankenhaus bleibt. Wenn ein Patient im Durchschnitt 10 Tage im Krankenhaus bleibt, verringern sich seine Überlebenschancen. Da Sepsis so schwerwiegend ist, ist es wichtig herauszufinden, welche Faktoren zu den Todesfällen führen.

#Traditionelle Möglichkeiten zur Vorhersage von Ergebnissen

Ärzte haben verschiedene Bewertungssysteme verwendet, um die Sterblichkeit bei schwerkranken Patienten mit Sepsis vorherzusagen. Eine gängige Methode ist der SOFA-Score, der mehrere klinische Faktoren betrachtet. Auch wenn diese Bewertungssysteme hilfreich sein können, sind sie oft eingeschränkt, da sie nur einen engen Bereich von Merkmalen berücksichtigen. Das kann zu unvollständigen Einschätzungen der Gesundheit eines Patienten führen und somit die Vorhersagen über die Überlebenschancen weniger genau machen. Andere Forschungsmethoden, wie das Zurückblicken auf frühere Daten, konzentrieren sich oft auf eine spezifische Beziehung, die möglicherweise die komplexe Natur von Sepsis nicht erfasst.

Einige Studien fanden beispielsweise Zusammenhänge zwischen bestimmten Messungen bei Patienten und ihren Sterblichkeitsraten, schauten dabei aber meistens nur eine Beziehung nach der anderen an. Dieser Fokus könnte wichtige Interaktionen zwischen verschiedenen Faktoren übersehen. Ausserdem kann die Nutzung vergangener Daten es schwierig machen, die sich schnell ändernde Natur des Zustands eines Patienten in Echtzeit zu verfolgen.

#Neue Ansätze mit Maschinenlernen

Um die Schwächen traditioneller Methoden zu beheben, haben Forscher begonnen, Maschinenlern- (ML) und Deep-Learning (DL)-Techniken zu verwenden. Diese fortschrittlichen Methoden können eine grosse Anzahl von Merkmalen gleichzeitig verarbeiten und analysieren, wodurch sie effektiver bei der Vorhersage von Ergebnissen bei Sepsis-Patienten sind.

Studien haben gezeigt, dass einige Maschinenlernalgorithmen, wie Random Forest und Light GBM, effektiv die Sterblichkeit von Patienten vorhersagen können. Diese Tools gewinnen in der Medizin zunehmend an Beliebtheit und zeigen grosses Potenzial für eine Vielzahl von gesundheitsbezogenen Themen.

Frühere Studien hatten jedoch Herausforderungen aufgrund der grossen Anzahl von Merkmalen, die sie verwendeten, was die Modelle kompliziert und weniger effizient machte. Diese Komplexität könnte zu Überanpassung führen, was bedeutet, dass das Modell gut bei den Trainingsdaten funktioniert, aber nicht bei neuen Daten.

#Unser Ansatz zum Problem

In unserer Arbeit haben wir mehrere Strategien angenommen, um diese Probleme zu überwinden. Zuerst haben wir die Datenqualität verbessert, indem wir fortschrittliche Datenverarbeitungstechniken verwendet haben. Dazu gehörte das Beheben fehlender oder doppelter Patienteninformationen und die Vereinfachung kategorischer Variablen. Wir haben auch Merkmale basierend auf einer detaillierten Durchsicht der bestehenden Literatur und dem Rat von klinischen Experten ausgewählt. Durch die Reduzierung auf eine kleinere Menge wichtiger Merkmale wollten wir ein einfacheres und effektiveres Vorhersagemodell schaffen.

Ausserdem haben wir die SHAP-Methode (SHapley Additive exPlanations) angewendet, um das Verständnis dafür zu verbessern, wie jedes Merkmal die Vorhersagen beeinflusste. Darüber hinaus haben wir das Problem der Datenungleichheit mit einer Technik namens SMOTE angegangen, die hilft, sicherzustellen, dass unser Modell die Ergebnisse zuverlässig vorhersagen kann.

Unser endgültiges Modell, insbesondere das Random Forest-Modell, das wir entwickelt haben, erzielte eine beeindruckende Punktzahl bei der Vorhersage der Sterblichkeit mit einem hohen Wert für den Bereich unter der Empfangskennlinie (AUROC). Das bedeutet, es war gut darin, zwischen Patienten, die überleben würden, und denen, die es nicht tun würden, zu unterscheiden.

#Bedeutung von Vorhersagemodellen im Gesundheitswesen

Die Arbeit, die wir geleistet haben, hat nicht nur die Genauigkeit der Vorhersagen verbessert, sondern auch die Modelle in klinischen Umgebungen benutzerfreundlicher gemacht. Zuverlässige Vorhersagen über die Sterblichkeit können den Krankenhäusern helfen, Ressourcen besser zuzuordnen. Zum Beispiel ermöglicht die Identifizierung von Patienten mit höherem Sterberisiko den Gesundheitsdienstleistern, dringende Behandlungen für diese Personen zu priorisieren.

Unser Modell kann auch Klinikern helfen, informierte Entscheidungen zu treffen, indem es eine zweite Meinung basierend auf Daten bietet. Es kann helfen, Patienten frühzeitig zu erkennen, die Gefahr laufen, an Sepsis zu erkranken, was rechtzeitige Eingriffe ermöglicht. Dieser proaktive Ansatz kann die Effizienz der Gesundheitsdienste verbessern und möglicherweise Leben retten.

#Aufbau unserer Studie

Um unsere Forschung besser zu organisieren, haben wir sie in mehrere Abschnitte unterteilt. Der Methodenabschnitt erklärt die Datenquelle, die Kriterien für die Einbeziehung von Patienten, wie wir Merkmale ausgewählt haben und welche Datenverarbeitungstechniken wir verwendet haben. Der Ergebnisteil präsentiert unsere Ergebnisse zu den Patienteneigenschaften und Evaluierungsmetriken. Der Diskussionsabschnitt interpretiert die Bedeutung unserer Ergebnisse, während der Abschnitt zu den Einschränkungen mögliche Schwächen unserer Studie behandelt. Schliesslich schlägt der Abschnitt über zukünftige Arbeiten Richtungen für Verbesserungen im Bereich der Vorhersagemodelle vor.

#Daten, die wir für unsere Studie verwendet haben

Wir haben unsere Daten aus einer bekannten Datenbank bezogen, die Gesundheitsdaten von Patienten auf der Intensivstation umfasst. Diese Datenbank enthält Informationen von einer grossen Anzahl von Patienten über mehrere Jahre. Wir haben uns speziell auf erwachsene Patienten mit einer Diagnose von Sepsis basierend auf anerkannten Definitionen konzentriert. Um unsere Zielgruppe einzugrenzen, haben wir bestimmte Bedingungen festgelegt, darunter einen Mindestaufenthalt von 24 Stunden auf der Intensivstation des Krankenhauses.

#Datenverarbeitung

Um sicherzustellen, dass unsere Daten für die Analyse geeignet waren, haben wir Schritte unternommen, um sie zu bereinigen, indem wir fehlende Werte und Duplikate angesprochen haben. Wir haben vorhandene kategorische Variablen gruppiert, um zukünftige Analysen zu vereinfachen. Zum Beispiel haben wir die Rassen der Patienten in grössere Gruppen kategorisiert und die Antibiotikadaten in weniger Kategorien basierend auf ihren Eigenschaften organisiert.

Darüber hinaus haben wir zur Bekämpfung des häufigen Problems der Datenungleichheit SMOTE implementiert, was half, den Datensatz auszugleichen. Dieser Prozess erweiterte die Anzahl der Datenpunkte, was es uns ermöglichte, ein zuverlässigeres Modell zu entwickeln.

#Modellbewertung

Nach der Datenverarbeitung haben wir die Daten in Trainings- und Testdatensätze aufgeteilt. Wir haben Methoden wie die Aufteilung in Trainings- und Testdatensätze und Kreuzvalidierung angewendet, um verschiedene Maschinenlernmodelle zu bewerten. Unser Random Forest-Modell schnitt am besten ab und erzielte eine hervorragende Genauigkeit und Zuverlässigkeit bei den Vorhersagen.

Die Bewertung umfasste auch statistische Tests zum Vergleich verschiedener Daten gruppen. Wir fanden keine signifikanten Unterschiede in Faktoren wie Alter und Aufenthaltsdauer zwischen den Trainings- und Testgruppen, was darauf hindeutet, dass unsere Ergebnisse robust sind.

#Einfluss der Merkmale auf die Vorhersagen

Um besser zu verstehen, wie verschiedene Faktoren unser Modell beeinflussten, führten wir eine SHAP-Analyse durch. Diese Methode ermöglichte es uns zu sehen, welche Merkmale den grössten Einfluss auf die Sterblichkeitsvorhersagen hatten. Wir entdeckten, dass bestimmte Faktoren, wie der Koma-Score und die durchschnittliche Urinausscheidung, entscheidende Rollen bei der Bestimmung des Sterberisikos eines Patienten aufgrund von Sepsis spielten.

Unsere Ergebnisse stimmten mit der bestehenden Literatur überein und hoben die Bedeutung der Überwachung dieser Merkmale in der klinischen Praxis hervor.

#Fazit

Zusammengefasst verwendete unsere Studie fortgeschrittene Maschinenlerntechniken, um ein Modell zu entwickeln, das die Sterblichkeit bei Sepsis effektiv vorhersagt. Durch die Konzentration auf eine kleinere Menge kritischer Merkmale konnten wir hohe Genauigkeit und Stabilität in unseren Vorhersagen erreichen. Das Modell könnte nicht nur die klinische Entscheidungsfindung verbessern, sondern auch die Patientenergebnisse durch frühzeitige Identifizierung und Behandlung von gefährdeten Patienten verbessern.

In Zukunft wollen wir unser Modell mit zusätzlichen Datensätzen validieren und seine Interpretierbarkeit für Kliniker verbessern. Unsere Arbeit zeigt das Potenzial von Maschinenlernen, eine wichtige Rolle im Kampf gegen Sepsis und die Verbesserung der Gesundheitsversorgung zu spielen.