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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing IEIE Transactions on Smart Processing & Computing Vol.8 No.3
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 202 - 209 (8page)
- DOI
- 10.5573/IEIESPC.2019.8.3.202
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Personalized treatment in glycemic control (GC) is a visibly promising research area that requires improved mechanisms providing patient-specific procedures to enable complicated decision support. Available per-patient data must be more than written records, and be fully integrated in this personalization process. This article presents a process for relating the intensive care unit patients’ demographic and admission data to their GC performance. With this objective, a probabilistic Bayesian network was chosen to provide more personalized decisions. As a case study, average daily blood glucose measurements were chosen as the interest target node in order to weigh GC that provides a reduced nursing workload. To test the idea, data from 482 patients, with nine variables from four Malaysian intensive care units with different controls were exploited. The identified steps crucial in building a dependable model are variable selection, continuous state discretization, and unsupervised structure learning. Using a multi-target node evaluation, a network with 80% mean overall classification precision was obtained with a normalized equal distance discretization algorithm and a maximum weight spanning tree technique. Meanwhile, the interest target node scored 90.39% precision. The results from this study, which are complemented with an evaluation of missing data, are proposed as a benchmark for using Bayesian networks in this type of application.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Methods
3. Results and Discussion
4. Conclusion
References
참고문헌 (30)
참고문헌 신청
T-K. Nfor / 2006 / The impact of organ failures and their relationship with outcome in intensive care:analysis of a prospective multicentre database of adult admissions / Anaesthesia 61(8):731~738
P. Dennen / 2010 / Acute kidney injury in the intensive care unit: an update and primer for the intensivist / Critical care medicine 38(1):261~275
J. Clain / 2015 / Glucose control in critical care / World journal of diabetes 6(9):1082
R-S-Y.Wong / 2016 / An application of Bayesian approach in modeling risk of death in an intensive care unit / PloS one 11(3):e0151949
M-M. Ghassemi / 2014 / A data-driven approach to optimized medication dosing: a focus on heparin / Intensive care medicine 40(9):1332~1339
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