Skip to main content

LUP Student Papers

LUND UNIVERSITY LIBRARIES

Prognostication after Out-of-Hospital Cardiac Arrest using Artificial Neural Networks

Björnsson, Ola (2019) FMSM01 20191
Mathematical Statistics
Abstract
Artificial Neural Networks (ANN) are used to prognosticate the outcome
of patients suffering from an out-of-hospital cardiac arrest. A prognosis
is made for different periods, dependent on when data becomes available:
at admission, day one, day two, and day three. Previous research has
achieved an Area Under the Curve (AUC) of around 0 . 82 for the early
prediction (admission) using the same data. The goal is to outperform this
model for early prediction and to explore the possibilities and improvement
gains for later prediction using the data from day one, two and three. The
models produced for early prediction reached a cross-validated AUC of
0.8596 (95% CI : 0 . 8455 − 0 . 8737), beating the benchmark model. There
was no... (More)
Artificial Neural Networks (ANN) are used to prognosticate the outcome
of patients suffering from an out-of-hospital cardiac arrest. A prognosis
is made for different periods, dependent on when data becomes available:
at admission, day one, day two, and day three. Previous research has
achieved an Area Under the Curve (AUC) of around 0 . 82 for the early
prediction (admission) using the same data. The goal is to outperform this
model for early prediction and to explore the possibilities and improvement
gains for later prediction using the data from day one, two and three. The
models produced for early prediction reached a cross-validated AUC of
0.8596 (95% CI : 0 . 8455 − 0 . 8737), beating the benchmark model. There
was no significant increase in performance by adding data from day one or
day two. However, the prognostic power at day three reached an AUC of
0 . 8928 (95% CI : 0 . 8799 − 0 . 9057). By adding biomarker, the performance
increases significantly for day two and three predictions. The effect from the
biomarkers on day three prognosticating is extensive, attaining an AUC of
0 . 9456 (95% CI : 0 . 922 − 0 . 9692). In an effort to increase performance, an
ensemble learner is created using logistic regression and random forest in
addition to the best performing ANN. This did not lead to any improvement. (Less)
Popular Abstract (Swedish)
Prognostisering av hjärtstopps patienters överlevnad
Att kunna göra tillförlitliga prognoser är varje läkares mål. Med hjälp av maskininlärning, framförallt
neurala nätverk, har vi tagit fram modeller som presterar bättre än tidigare studier.
Årligen drabbas hundratusentals människor världen över av ett hjärtstopp utanför sjukhuset (eng.
OCHA). Tyvärr är chansen att man överlever endast mellan 5 till 10 procent. Om man överlever det
initiala hjärtstoppet och tar sig levande till sjukhuset kommer man att genomgå extremt påfrestande
behandlingar för att minimera tänkbara konsekvenser. Då man vid ett hjärtstopp inte längre har någon
blodtillförsel till hjärnan leder ofta hjärtstopp till hjärnskador, därmed är det inte heller säkert att... (More)
Prognostisering av hjärtstopps patienters överlevnad
Att kunna göra tillförlitliga prognoser är varje läkares mål. Med hjälp av maskininlärning, framförallt
neurala nätverk, har vi tagit fram modeller som presterar bättre än tidigare studier.
Årligen drabbas hundratusentals människor världen över av ett hjärtstopp utanför sjukhuset (eng.
OCHA). Tyvärr är chansen att man överlever endast mellan 5 till 10 procent. Om man överlever det
initiala hjärtstoppet och tar sig levande till sjukhuset kommer man att genomgå extremt påfrestande
behandlingar för att minimera tänkbara konsekvenser. Då man vid ett hjärtstopp inte längre har någon
blodtillförsel till hjärnan leder ofta hjärtstopp till hjärnskador, därmed är det inte heller säkert att man
efteråt kommer kunna leva ett drägligt liv. Av denna anledning mäts oftast utfallet för en patient baserat
på hur svår hjärnskadan upplevs vara. Då behandlingarna är mycket påfrestande är det viktigt att man i
ett tidigt skede får en klar prognos. Dessvärre är det ofta svårt att ge prognoser de första dagarna, vilket
försvårar kommunikationen med anhöriga.
Artificiella neurala nätverk är en typ av maskininlärnings algoritm som används för att hitta mönster i
data och som kan användas för att ge en prognos. Lyckligtvis har det visat sig att det finns tydliga
samband mellan vissa variabler och utfallet för patienter som drabbats av OCHA. Vi har därför försökt
modellera utfallet genom att använda neurala nätverk för att hitta mönster i registerdata över OCHA
patienter.
En tidig prognos är viktig, men det är också betydelsefullt och intressant att se hur prognosen förbättras
för varje dag. Därför har vi skapat olika modeller baserat på data som finns tillgänglig efter inskrivning,
efter dag ett, dag två och dag tre. För en del patienter fanns det ytterligare biomarkörer tillgängliga och
det visade sig att modeller som enbart baserades på dessa patienter presterade betydligt bättre. (Less)
Please use this url to cite or link to this publication:
author
Björnsson, Ola
supervisor
organization
course
FMSM01 20191
year
type
H2 - Master's Degree (Two Years)
subject
keywords
Artificial neural networks, Out-of-hospital cardiac arrest, Prognostication, Intensive care
language
English
id
8986824
date added to LUP
2019-06-20 16:39:46
date last changed
2019-09-18 13:25:12
@misc{8986824,
  abstract     = {{Artificial Neural Networks (ANN) are used to prognosticate the outcome
of patients suffering from an out-of-hospital cardiac arrest. A prognosis
is made for different periods, dependent on when data becomes available:
at admission, day one, day two, and day three. Previous research has
achieved an Area Under the Curve (AUC) of around 0 . 82 for the early
prediction (admission) using the same data. The goal is to outperform this
model for early prediction and to explore the possibilities and improvement
gains for later prediction using the data from day one, two and three. The
models produced for early prediction reached a cross-validated AUC of
0.8596 (95% CI : 0 . 8455 − 0 . 8737), beating the benchmark model. There
was no significant increase in performance by adding data from day one or
day two. However, the prognostic power at day three reached an AUC of
0 . 8928 (95% CI : 0 . 8799 − 0 . 9057). By adding biomarker, the performance
increases significantly for day two and three predictions. The effect from the
biomarkers on day three prognosticating is extensive, attaining an AUC of
0 . 9456 (95% CI : 0 . 922 − 0 . 9692). In an effort to increase performance, an
ensemble learner is created using logistic regression and random forest in
addition to the best performing ANN. This did not lead to any improvement.}},
  author       = {{Björnsson, Ola}},
  language     = {{eng}},
  note         = {{Student Paper}},
  title        = {{Prognostication after Out-of-Hospital Cardiac Arrest using Artificial Neural Networks}},
  year         = {{2019}},
}