Machine Learning for Mortality Analysis in Patients with COVID-19.
Machine Learning for Mortality Analysis in Patients with COVID-19.
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DOI：
10.3390/ijerph17228386
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发表时间：
2020-11-12
影响因子：
--
通讯作者：
Alakhdar-Mohmara Y
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sánchez-Montañés M;Rodríguez-Belenguer P;Serrano-López AJ;Soria-Olivas E;Alakhdar-Mohmara Y
本文分析了马德里（西班牙）地区因COVID-19住院的患者样本。应用生存分析、逻辑回归和机器学习技术（监督和非监督）进行分析，其中终点变量是出院原因（回家或死亡）。应用的不同方法显示了年龄、急诊室（ER）的氧饱和度以及患者是否来自疗养院等变量的重要性。此外，双聚类用于全局分析患者-药物数据集，提取患者的片段。我们强调开发的分类器的有效性来预测死亡率，达到可观的准确性。最后，可以从决策树中获得用于估计患者死亡风险的可解释的决策规则，这对于医疗护理和资源的优先级排序至关重要。
This paper analyzes a sample of patients hospitalized with COVID-19 in the region of Madrid (Spain). Survival analysis, logistic regression, and machine learning techniques (both supervised and unsupervised) are applied to carry out the analysis where the endpoint variable is the reason for hospital discharge (home or deceased). The different methods applied show the importance of variables such as age, O2 saturation at Emergency Rooms (ER), and whether the patient comes from a nursing home. In addition, biclustering is used to globally analyze the patient-drug dataset, extracting segments of patients. We highlight the validity of the classifiers developed to predict the mortality, reaching an appreciable accuracy. Finally, interpretable decision rules for estimating the risk of mortality of patients can be obtained from the decision tree, which can be crucial in the prioritization of medical care and resources.
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DOI：
10.1109/access.2020.3002445
发表时间：
2020
期刊：
IEEE access : practical innovations, open solutions
影响因子：
--
作者：
Islam MN;Islam AKMN
通讯作者：
Islam AKMN
DOI：
10.1109/access.2020.3019600
发表时间：
2020
期刊：
IEEE access : practical innovations, open solutions
影响因子：
--
作者：
Al-Rakhami MS;Al-Amri AM
通讯作者：
Al-Amri AM
影响因子：
8.8
作者：
Guirao, Antonio
通讯作者：
Guirao, Antonio
影响因子：
3.9
作者：
Cheng, Fu-Yuan;Joshi, Himanshu;Kia, Arash
通讯作者：
Kia, Arash
DOI：
10.1109/access.2020.3016780
发表时间：
2020
期刊：
IEEE access : practical innovations, open solutions
影响因子：
--
作者：
Horry MJ;Chakraborty S;Paul M;Ulhaq A;Pradhan B;Saha M;Shukla N
通讯作者：
Shukla N