Um Modelo para Predição Individualizada da Deterioração da Saúde de Pacientes no âmbito da Internet das Coisas

Naira Kaieski, D. Schmidt, Carolina Kelsh, D. Silva, C. Costa, R. Righi
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Abstract

Este artigo apresenta o desenvolvimento de um modelo baseado em internet das coisas de saúde e inteligência artificial para prever a deterioração do estado de saúde de pacientes. Foi construído um modelo de Deep Learning baseado em Redes Neurais Convolucionais para processar os dados que podem ser coletados por sensores ubíquos. Foram utilizadas duas estratégias diferentes para treinar o modelo, uma baseada na abordagem populacional tradicional e outra mais individualizada onde os dados de treinamento são oriundos de pacientes similares em termos de idade ao indivíduo monitorado. Os resultados mostraram uma sensível melhora na acurácia da predição de mortalidade do modelo individualizado com AUC média de 0,73 para todas as faixas de idade enquanto o modelo populacional apresentou AUC de 0,70.
物联网环境下患者健康恶化的个性化预测模型
本文介绍了一个基于健康物联网和人工智能的预测患者健康状况恶化的模型的发展。建立了一个基于卷积神经网络的深度学习模型来处理无处不在传感器收集的数据。使用了两种不同的策略来训练模型,一种基于传统的人群方法,另一种更个性化的方法,训练数据来自与被监测个体年龄相似的患者。结果显示,个体模型的死亡率预测准确性有显著提高,所有年龄组的平均AUC为0.73,而人群模型的AUC为0.70。
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