JP2019509101A - 小児対象に関する血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
を用いて決定される対象12の年齢の二次関数である。特徴が、上記及び/又は他の特徴の1つである場合、個々の特徴に関する1つ又は複数の特徴値閾値は、式2
を用いて決定される年齢の線形関数である。訓練中(例えば上述のように)、特徴要素24及び/又は閾値要素26は、さまざまな年齢グループに対する個々の臨床特徴について見出される閾値に線形及び/又は二次関数を適合させることにより、パラメータ
、
及び
を学習するよう構成される。いくつかの実施形態では、閾値要素26により決定された閾値は、血行力学的不安定性の最終的なリスクスコアを提供するために使用される(後述)。訓練中、システム10は、臨床的特徴を2回以上選択することができる。ある特徴が選択されるたび、システム10は、その選択された特徴に関する年齢依存閾値(
)、バイアス(b)、及びスケーリング係数(
)を学習した。次に、これらのパラメータが2変量分類器で使用され、その特定の特徴に関する血行力学的不安定性のリスクスコアが決定される(後述)。
で示される閾値
における判定切株
は、式3により与えられ、ここで、xは、取得された特徴値であり、
は、上述のように閾値要素26により決定される対応する特徴値閾値である。ここで、
が成り立つ。式3を使用して、正の値(例えば、特徴値が対応する閾値に違反した場合、1)は、その特徴に対する特徴貢献スコアを増加させ、血行力学的不安定性を示す(例えば、これに"投票する")。負の値(例えば、特徴値が対応する閾値に違反しない場合、−1)は、特徴貢献スコアを減少させ、安定性を示す(例えば、これに"投票する")。上記式3を用いて、個々の特徴に対する個々の2変量分類器は、式4に記載された式となり、
となる。式4において、bはバイアス(一定値)であり、
はスケーリング係数であり、
は個々の特徴に関する年齢依存決定切株閾値である。上述のように、閾値
は、機械学習アルゴリズム及び訓練データセットを使用して学習されることができる。同様に、スケーリング係数
及びバイアスbは、機械学習アルゴリズム(閾値方程式を学習するのに使用されるアルゴリズムと同じであってもよい)及び臨床訓練データセット(又は別のデータセット)を使用して学習されてもよい。
)、及びパラメータ(
)を使用して、非侵襲的ショック指数(nSI)及びpHに関する年齢依存決定切株閾値(
)及び特徴貢献予測スコアf(x)を決定することを示す(nSIに関する2変量分類器は、2つの対応するアルファ値と2つの対応する閾値とを備える2つの決定切株を持ち、pHに関する2変量分類器は、1つの決定切株を持つ)。
となる。pHの場合:
となる。
Claims (21)
- 小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステムであって、
機械可読命令により構成される1つ又は複数のハードウェアプロセッサを有し、前記命令が、
前記対象の年齢を得る、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる1つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得する、
前記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する1つ又は複数の特徴値閾値であって、前記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定する、
前記取得された特徴値が前記個々の特徴に関する前記決定された特徴値閾値の1つ又は複数に違反しているかどうかに基づき前記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定する、及び
前記特徴貢献予測スコアを集約して、前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するための命令である、システム。 - 前記1つ又は複数の特徴が、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈pH、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、FiO2設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、又は非侵襲的拡張期血圧の1つ又は複数を含む、請求項1に記載のシステム。
- 心拍数、血圧、及びショック指標を含む個々の特徴に関する前記1つ又は複数の特徴値閾値が、前記対象の年齢の2次関数である、請求項1に記載のシステム。
- 前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアが、0から1の単一値であり、
1の値は、相対的な血行力学的不安定性を示し、0は、相対的な血行力学的安定性を示す、請求項1に記載のシステム。 - 前記対象の年齢及び所与の特徴値が、前記所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力する2変量分類器に対する入力である、請求項1に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数のハードウェアプロセッサは更に、前記1つ又は複数の取得された特徴値において所与の特徴値を取得しないことに基づき、個々の特徴に対する前記1つ又は複数の特徴値閾値を決定し、前記個々の特徴に関する前記特徴貢献予測スコアを決定し、及び前記特徴貢献予測スコアを集計して前記対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するとき、前記所与の特徴を除外する、請求項1に記載のシステム。
- 前記対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコア、及び前記対象の年齢に基づき前記1つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚表現を、介護者に表示するユーザインタフェースと、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる前記1つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を生成する1つ又は複数のセンサとを更に有し、
前記1つ又は複数のハードウェアプロセッサが、前記出力信号を介して前記1つ又は複数の特徴値を取得する、請求項1に記載のシステム。 - 決定システムを用いて小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定する方法において、
前記システムが、機械可読命令を実行する1つ又は複数のハードウェアプロセッサを備え、
前記方法は、
前記対象の年齢を得るステップと、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる1つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得するステップと、
前記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する1つ又は複数の特徴値閾値であって、前記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定するステップと、
前記取得された特徴値が前記個々の特徴に関する前記決定された特徴値閾値の1つ又は複数に違反しているかどうかに基づき前記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定するステップと、
前記特徴貢献予測スコアを集約して、前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアを決定するステップとを有する、方法。 - 前記1つ又は複数の特徴が、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈pH、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、FiO2設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、又は非侵襲的拡張期血圧の1つ又は複数を含む、請求項8に記載の方法。
- 心拍数、血圧、及びショック指標を含む個々の特徴に関する前記1つ又は複数の特徴値閾値が、前記対象の年齢の2次関数である、請求項8に記載の方法。
- 前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアが、0から1の単一値であり、1の値は、相対的な血行力学的不安定性を示し、0は、相対的な血行力学的安定性を示す、請求項8に記載の方法。
- 前記対象の年齢及び所与の特徴値が、前記所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力する2変量分類器に対する入力である、請求項8に記載の方法。
- 前記1つ又は複数の取得された特徴値において所与の特徴値を取得しないことに基づき、個々の特徴に対する前記1つ又は複数の特徴値閾値を決定し、前記個々の特徴に関する前記特徴貢献予測スコアを決定し、及び前記特徴貢献予測スコアを集計して前記対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するとき、前記所与の特徴を除外するステップを更に有する、請求項8に記載の方法。
- 前記対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコア、及び前記対象の年齢に基づき前記1つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚表現を、ユーザインタフェースを用いて介護者に表示するステップと、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる前記1つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を1つ又は複数のセンサを用いて生成するステップとを更に有し、
前記1つ又は複数の特徴値が、前記出力信号を介して得られる、請求項8に記載の方法。 - 小児対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するシステムであって、
前記対象の年齢を得る手段と、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる1つ又は複数の特徴に関する特徴値を取得する手段と、
前記対象における血行力学的不安定性のリスクを示す個々の特徴に関する1つ又は複数の特徴値閾値であって、前記対象の年齢に基づき決定される特徴値閾値を決定する手段と、
前記取得された特徴値が前記個々の特徴に関する前記決定された特徴値閾値の1つ又は複数に違反しているかどうかに基づき前記個々の特徴に関する特徴貢献予測スコアを決定する手段と、
前記特徴貢献予測スコアを集約して、前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアを決定する手段とを有する、システム。 - 前記1つ又は複数の特徴が、侵襲的ショック指数、平均気道圧、動脈ベースエクセス、非侵襲的ショック指数、部分トロンボプラスチン、動脈pH、総タンパク質、尿出力、ヘモグロビン量、非侵襲的収縮期血圧、酸素飽和度指数、身長、乳酸量、心拍数、非侵襲的平均血圧、侵襲的拡張期血圧、FiO2設定パーセンテージ、体重、侵襲的平均血圧、侵襲的収縮期血圧、又は非侵襲的拡張期血圧の1つ又は複数を含む、請求項15に記載のシステム。
- 心拍数、血圧、及びショック指標を含む個々の特徴に関する前記1つ又は複数の特徴値閾値が、前記対象の年齢の2次関数である、請求項15に記載のシステム。
- 前記対象に関する前記血行力学的不安定性リスクスコアが、0から1の単一値であり、1の値は、相対的な血行力学的不安定性を示し、0は、相対的な血行力学的安定性を示す、請求項15に記載のシステム。
- 前記対象の年齢及び所与の特徴値が、前記所与の特徴に関する対応する特徴貢献予測スコアを出力する2変量分類器に対する入力である、請求項15に記載のシステム。
- 前記1つ又は複数の取得された特徴値において所与の特徴値を取得しないことに基づき、個々の特徴に対する前記1つ又は複数の特徴値閾値を決定し、前記個々の特徴に関する前記特徴貢献予測スコアを決定し、及び前記特徴貢献予測スコアを集計して前記対象の血行力学的不安定性リスクスコアを決定するとき、前記所与の特徴を除外する手段を更に有する、請求項15に記載のシステム。
- 前記対象に関連付けられる血行力学的不安定性リスクスコア、及び前記対象の年齢に基づき前記1つ又は複数の特徴値閾値がどのように変化するかの視覚表現を、介護者に表示する手段と、
前記対象の生理学的特性に関連付けられる前記1つ又は複数の特徴に関連する情報を伝達する出力信号を生成する手段とを更に有し、
前記1つ又は複数のハードウェアプロセッサが、前記出力信号を介して前記1つ又は複数の特徴値を取得する、請求項15に記載のシステム。
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