[2I6-OS-7b] OS-7

6:30 PM - 6:45 PM JST(9:30 AM - 9:45 AM UTC)

[2I6-OS-7b-05] Methodological Overview of Dynamic Event Prediction in Medical Time-Series Data: A Case Study of Bleeding Prediction in ECMO Patients

〇Yutaro Fuse¹, Daisuke Kasugai², Koki Tsuyuzaki¹, Shingo Kazama², Eiryo Kawakami^1,3 (1. Chiba University, 2. Nagoya University, 3. RIKEN)

Keywords:

Risk stratification,Phenotyping,Hemorrhage prediction,Time series analysis

本稿は，医療時系列データにおける動的イベント予測手法の検討をすることを目的とする．静的予測モデル，時点別予測モデル，生存時間解析，深層学習ベース，確率的系列モデルの5カテゴリに分類し，各手法の特性と適用条件を概説する．体外式膜型人工肺（ECMO）患者の出血予測を事例として時点別機械学習モデルを適用し，ランダムフォレストがロジスティック回帰より安定した識別能を示すこと（平均AUROC: 0.775 vs 0.577），および予測因子の寄与が経過日により動的に変化することを確認した．