A Long Short-Term Memory Ensemble Approach for Improving the Outcome Prediction in Intensive Care Unit
المؤلفون المشاركون
Xia, Jing
Yan, Molei
Ning, Gangmin
Pan, Su
Zhu, Min
Cai, Guolong
Su, Qun
Yan, Jing
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In intensive care unit (ICU), it is essential to predict the mortality of patients and mathematical models aid in improving the prognosis accuracy.
Recently, recurrent neural network (RNN), especially long short-term memory (LSTM) network, showed advantages in sequential modeling and was promising for clinical prediction.
However, ICU data are highly complex due to the diverse patterns of diseases; therefore, instead of single LSTM model, an ensemble algorithm of LSTM (eLSTM) is proposed, utilizing the superiority of the ensemble framework to handle the diversity of clinical data.
The eLSTM algorithm was evaluated by the acknowledged database of ICU admissions Medical Information Mart for Intensive Care III (MIMIC-III).
The investigation in total of 18415 cases shows that compared with clinical scoring systems SAPS II, SOFA, and APACHE II, random forests classification algorithm, and the single LSTM classifier, the eLSTM model achieved the superior performance with the largest value of area under the receiver operating characteristic curve (AUROC) of 0.8451 and the largest area under the precision-recall curve (AUPRC) of 0.4862.
Furthermore, it offered an early prognosis of ICU patients.
The results demonstrate that the eLSTM is capable of dynamically predicting the mortality of patients in complex clinical situations.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xia, Jing& Pan, Su& Zhu, Min& Cai, Guolong& Yan, Molei& Su, Qun…[et al.]. 2019. A Long Short-Term Memory Ensemble Approach for Improving the Outcome Prediction in Intensive Care Unit. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130726
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xia, Jing…[et al.]. A Long Short-Term Memory Ensemble Approach for Improving the Outcome Prediction in Intensive Care Unit. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130726
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xia, Jing& Pan, Su& Zhu, Min& Cai, Guolong& Yan, Molei& Su, Qun…[et al.]. A Long Short-Term Memory Ensemble Approach for Improving the Outcome Prediction in Intensive Care Unit. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1130726
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1130726
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر