生理指數預測評分系統與機器學習——簡介與研究範例 | 合法醫療器材資訊網
2019年12月16日—APACHEII是由北美的ICUdatabase所訓練而成,所以有一說法是此評分系統較為地區性,但看不少研究下來倒是沒有在乎這一點。此評分系統 ...
預測評分系統(Medical Scoring System)與機器學習預測評分系統是一種常用於 ICU(重症監護病房)的決策輔助系統,旨為推測出患者的嚴重程度或發病機率。藉由患者的生理數據等數值,以預測模型算出相對應的評分。因其與死亡率相關程度高,預測評分系統也成為描述死亡率的工具。而近年來隨著機器學習技術的發展,各式機器學習演算法提供了更強大之模型推斷能力,故傳統之預測評分系統逐漸成為一新研發之演算法之比較基準,為演算法開發奠定一可信標準。
以下將簡單介紹在醫療相關研究常見的預測評分系統,以及一篇 2018 年發表的研究做為範例。
1.預測評分系統
a. 格拉斯哥昏迷指數(GCS) 首先介紹格拉斯哥昏迷指數,這事一種最常使用在預測評分系統中當作生理測量數據中的昏迷指標。全名為 Glasgow Coma Scale,是昏迷指數(CS)中使用最廣的一種。於1974年由格拉斯哥大學兩位神經外科教授Graham Teasdale與 Bryan J. Jennett 所發表,因此名為格拉斯哥昏迷指數。此指數的評估分為三個面向,分別為睜眼反應(E, Eye opening)、說話反應(V, Verbal response)、運動反應(M, Motor response)。此三種分數最低為一分,最高各別為四、五、六分,此三項分數加總即為昏迷指數總分。其詳細評分項等地如下表格所述:
由上表可知,一個正常人的昏迷指數為 15 分,而分數越低代表昏迷程度越嚴重,狀況越危急。介於 13 - 15 分為輕度昏迷;9-12 分為中度昏迷;3-8 分為重度昏迷。此評分方式的優點為簡單、方便,快速:但缺點為依賴醫療人員的經驗與能力,所以可能發生主觀的偏差。
b. APACHE 全名為 Acut...
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