Resumen

La sepsis es una enfermedad de insuficiencia orgánica causada por una infección que provoca una mortalidad extremadamente alta. Se aplican los algoritmos de aprendizaje automático XGBoost y LightGBM para construir dos métodos de procesamiento: el método de procesamiento medio y el método de generación de características, con el objetivo de predecir la sepsis temprana con 6 horas de antelación. Los métodos de generación de características se construyen combinando diferentes características, incluyendo características de fuerza estadística, características de ventana y características médicas. Se aplica el método de interpolación múltiple Miceforest para abordar los problemas de grandes datos perdidos. Los resultados muestran que el método de generación de características supera al método de procesamiento de medias. Los algoritmos XGBoost y LightGBM son excelentes en el rendimiento de la predicción (AUC: 0,910∼0,979), entre los cuales LightGBM cuenta con una mayor velocidad de ejecución y es más fuerte en la capacidad de generalización, especialmente en los datos multidimensionales, con AUC que alcanza 0,979 en el método de generación de características. PTT, WBC y plaquetas son los factores de riesgo clave para predecir la sepsis temprana.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:métodos de generación de características, sepsis temprana, métodos de procesamiento, interpolación múltiple miceforest, factores de riesgo clave, métodos de interpolación múltiple, características de fuerza estadística, métodos de procesamiento de medios, enfermedad de insuficiencia orgánica, alta mortalidad
• Keywords:features generation methods, early sepsis, processing methods, miceforest multiple interpolation, key risk factors, multiple interpolation methods, statistical strength features, means processing methods, organ failure disease, high mortality