Research Article

Zatürre ile ilişkili ARDS'nin tahmini için web tabanlı bir uygulamanın geliştirilmesi ve dış doğrulaması

DOI:

10.3791/69738

⸱

January 6th, 2026

 ,  , 
1Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, Beijing Anzhen Hospital of Capital Medical University, 2Beijing Institute of Heart, Lung and Blood Vessel Diseases

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, erken teşhis ve pnömoni ile ilişkili ARDS'nin klinik fenotiplenmesi için makine öğrenimi modellerini entegre eden web tabanlı bir sistem geliştirmeyi ve dış doğrulamayı amaçlamaktadır; böylece hassas tedaviyi kolaylaştırmak sağlanmaktadır.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Akut solunum sıkıntısı sendromu (ARDS), klinik belirtileri şiddetli zatürre ile örtüşebilecek ve doğru farklılaştırma konusunda zorluklar doğuran son derece heterojen bir hastalıktır. Bu nedenle, ARDS hastalarının erken tahmini ve yatak başı hızlı alt tip kümelenmesi acil olarak gereklidir. Bu çalışma, pnömoni ile ilişkili ARDS'nin gelişimini ve fenotiplerini tahmin etmek için erken yatak başı tanı ve klinik alt grup sınıflandırmasının doğrulanmış modellerini içeren web tabanlı bir sistem geliştirmeyi amaçlamaktadır. Tanı ve alt grup modelleri, Yoğun Bakım IV için Tıbbi Bilgi Merkezi (MIMIC-IV) ve Telehealth Yoğun Bakım Ünitesi (eICU) olmak üzere iki büyük veritabanından geliştirildi ve doğrulandı; web tabanlı bir tahmin sistemine entegre edildi. 2008 ile 2019 yılları arasında 24 saatten fazla hastanede yatan zatürreli hastalardan alınan veriler analiz edildi. MIMIC-IV türevi kohortu 24.987 pnömoni hastasını (14.121 pnömoni ile ilişkili ARDS) içeriyordu; eICU doğrulama kohortunda 20.676 zatürre hastası (9946'sı zatürre ile ilişkili ARDS) bulunuyordu. Tanıda, makine öğreniminin stacking yöntemi en iyi performans gösterdi; 0.919 AUC, %70.00 doğruluk, %69.88 hassasiyet ve MIMIC-IV türetme kohortunda %82.27 geri çağırma ile performans gösterdi. eICU doğrulama kohortunun AUC, doğruluk, hassasiyet ve geri çağırma oranları sırasıyla 0,915, %70,87, %69,70 ve %69,70 idi. Zatürre ile ilişkili ARDS, farklı klinik özellikler ve sonuçlara sahip üç klinik fenotipe ayrıldı ve hepsi tedaviye farklı yanıt verdi. 0 ve 1 kümelerindeki hastalar arasında, erken kortikosteroid tedavisi alanlar arasında hastane içi ölüm oranları, almayanlara göre daha yüksekti; 2. kümedeki hastalar arasında ise kortikosteroid alanlarda hastane içi ölüm oranı almayanlara göre daha düşüktü. Zazarre ile ilişkili ARDS'nin tanı tahmini ve klinik alt grup sınıflandırmasının web dönüşümünü gerçekleştirdik. Erken yatak başı teşhisi ve pnömoniye ilişkili ARDS'nin klinik alt grup sınıflandırması web tabanlı modellerimiz, klinisyenlere hastalığın teşhisi ve tedavisinde yardımcı olabilir ve bireysel hassas tedaviyi teşvik edebilir.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Akut solunum yetmezliği, özellikle akciğer enfeksiyonu sonrası akut solunum sıkıntısı sendromu (ARDS), kritik hastalarda karşılaşılan yaygın ve yıkıcı bir sorundur. Çalışmalar, yoğun bakım ünitesindeki (yoğun bakım) hastalar arasında ARDS insidansının %10'a kadar çıktığını ve ölüm oranının yaklaşık %40 olduğunu göstermiştir2,3. Şiddetli zatürre, ARDS4'ün ana nedeni olarak yaygın olarak kabul edilmektedir. Şiddetli zatürre ile ARDS'nin klinik semptomları benzer olduğundan, ARDS'yi şiddetli zatürreden ayırt etmek genellikle zordur.....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu çalışma, İnsan Araştırmaları Katılımcılarını Koruma sınavını (Kayıt Kimliği: 44151052) tamamladıktan sonra Yoğun Bakım IV için Tıbbi Bilgi Merkezi (MIMIC-IV)Veritabanı 11 (Sürüm 1.0, PhysioNet: https://physionet.org/content/mimiciv/1.0/) ve Telehealth Yoğun Bakım Birimi (eICU)Veritabanı 12 (Sürüm 2.0, PhysioNet: https://physionet.org/content/eicu-crd/2.0/) erişimine ulaştı. Bu çalışma, Helsinki Bildirgesi (2013) ilkelerine uygun olarak yürütüldü ve hastalar verilerinin iki veritabanında kaydedilmesi için onay verdiler. Bu çalışma için etik onay kaldırıldı çünkü eICU ve MIMIC-IV verita....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Katılımcılar
MIMIC-IV veritabanı, 24.987 pnömoni hastasının verilerini içeriyordu; bunların 14.121'inde zatürre ile ilişkili ARDS vardı (Tablo 1). eICU veritabanı, 20.676 zatürre hastasının verilerini içeriyordu; bunların 9946'sında zatürre ile ilişkili ARDS vardı (Ek Tablo 1).

Zatürre ile ilişkili ARDS tahmin modelinin oluşturulması ve doğrulanması
MIMIC-IV kohortunun verilerini kullana.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bildiğimiz gibi, bu makine öğrenimi kullanarak pnömoni hastalarında ARDS'yi raporlayan ilk tanı modeli ve klinik alt grup sınıflandırma modeli olup, pnömoni ile ilişkili ARDS'nin tanısını ve klinik alt grup sınıflandırılmasını bildiren en büyük çalışmadır. Bu çalışmada, iki makine öğrenimi tabanlı model türetip doğruladık ve bunları klinik uygulama ve sonraki araştırmalar için web tabanlı uygulamalara çevirdik. eICU doğrulama grubunda, zatürre hastalarının pnömoniye ilişkili ARDS gelişti.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar, rekabet eden çıkarları olmadığını belirtirler.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Hiçbiri yok

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Apache TomcatApache yazılım vakfıSürüm 9.0.85
Eclipse IDE Tutulma2023-09
Java Geliştirme Kiti JavaVersion Java SE 8u381 
RapidMiner StüdyosuAltair Mühendislik Inc.Sürüm 9.10.001 
SPSS İstatistikleriIBMSürüm 23.0 

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Brun-Buisson, C., et al. Epidemiology and outcome of acute lung injury in European intensive care units. Results from the ALIVE study. Intens Care Med. 30 (1), 51-61 (2004).
  2. Bellani, G., et al.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Pneumonia Associated ARDSARDS PredictionWeb Based ApplicationClinical Subgroup ClassificationMachine Learning ModelsEarly Bedside DiagnosisMIMIC IV DatabaseeICU DatabaseClinical PhenotypesPrecision Treatment
Video Coming Soon

Related Articles