Разработка и проверка прогностических моделей риска сепсиса у пациентов с внутримозговым кровоизлиянием в отделениях интенсивной терапии на основе машинного обучения: ретроспективное когортное исследование

Пациенты с внутримозговым кровоизлиянием (ВМК) в отделениях интенсивной терапии (ОИТ) подвергаются повышенному риску развития сепсиса, что значительно увеличивает смертность и нагрузку на здравоохранение. В настоящее время отсутствуют эффективные инструменты раннего прогнозирования сепсиса у пациентов с ВМК в отделениях интенсивной терапии. Целью данного исследования является разработка надежной прогностической модели с использованием методов машинного обучения, которая поможет врачам в раннем выявлении пациентов с высоким риском и обеспечит своевременное вмешательство.

База данных Medical Information Mart for Intensiv Care (MIMIC) IV (версия 2.2) представляет собой международный онлайн-хранилище экспертных знаний в области интенсивной терапии. Эта база данных содержит информацию о пациентах, собранную в отделениях интенсивной терапии Медицинского центра Бет Исраэль Диаконисса в период с 2008 по 2019 год. Он включает в себя обширный набор данных о 299 712 госпитализациях и 73 181 пациенте отделения интенсивной терапии.

База данных совместных исследований eICU (eICU-CRD) содержит данные о более чем 200 000 госпитализаций в отделения интенсивной терапии 139 367 уникальных пациентов в 208 больницах США в период с 2014 по 2015 год, что представляет собой ценный ресурс для исследований в области интенсивной терапии.

Целью этого исследования является создание и проверка нескольких моделей машинного обучения для прогнозирования начала сепсиса у пациентов отделения интенсивной терапии с ВМК и определение модели с оптимальной прогностической эффективностью.