摘要

本文介绍了一种名为TCKIN的新型集成网络模型，用于预测脓毒症患者的死亡风险。脓毒症是全球性的健康威胁，每年导致数百万人死亡和巨大的经济成本。准确的死亡风险预测有助于更有效地分配医疗资源，从而提高患者的生存率和生命质量。当前的方法通常只使用一种类型的数据，如常量数据、时间序列数据或ICD代码。本研究通过整合电子健康记录中的时间序列数据和常量数据以及ICD代码，提出了TCKIN模型，该模型在MIMIC-III和MIMIC-IV数据集上的验证结果显示，其预测准确性、敏感性和特异性均优于现有的机器学习和深度学习方法。TCKIN模型通过集成多种数据源和处理技术，实现了在各种评估指标上的卓越性能，为临床决策提供了更可靠的支持。

原理

TCKIN模型的核心在于其能够整合和处理多种类型的医疗数据，包括时间序列数据、常量数据和ICD代码。模型通过以下几个关键步骤实现其先进性：

1. 集成诊断ICD代码和CCS医学本体：模型将患者的诊断ICD代码与临床分类软件（CCS）医学本体集成到图形网络中，这种集成显著提高了模型的预测准确性。
2. 融合时间序列和常量数据：模型通过GRU-D处理时间序列数据，并通过KAN网络分析常量数据。KAN网络从常量数据中提取关键信息，并与GRU-D处理的时间序列数据结合，进一步通过KAN网络处理，显著提高了模型的预测能力。
3. 卓越的模型性能：实验结果表明，TCKIN模型在预测准确性和鲁棒性方面显著超越了现有方法。通过集成多种数据源和处理技术，TCKIN在各种评估指标上实现了卓越的性能。

流程

TCKIN模型的工作流程包括以下几个关键步骤：

1. 数据预处理：从MIMIC-III和MIMIC-IV数据集中提取患者的常量和时间序列数据，以及诊断ICD编码信息。
2. 数据处理：使用GRU-D模型处理时间序列数据，使用KAN网络处理常量数据，并通过注意力机制分析患者的ICD诊断代码和CCS代码。
3. 特征融合：将处理后的时间序列特征、常量特征和诊断特征融合成一个综合特征向量。
4. 预测输出：通过最终的KAN网络处理综合特征向量，预测患者的脓毒症死亡风险。

应用

TCKIN模型的应用前景广泛，特别是在重症监护病房（ICU）中对脓毒症患者的管理。通过提供更准确的死亡风险预测，医疗提供者可以制定更个性化的治疗计划，优化资源利用，并最终提高脓毒症患者的生存率和生命质量。此外，该模型还可以在其他医疗场景中进行扩展和应用，如其他疾病的预测和管理。