Descriptive and predictive data mining models for sepsis and septic shock patients treatments

Abstract

This research aims to apply data mining techniques in sepsis and septic shock patients, which are global health problems. In Thailand, the mortality rate is more than 70 percent each year. While Ratchaburi hospital, a provincial hospital has approximately 1,339 sepsis patient cases per year. The proposed data mining techniques are classification, clustering, and association rules discovery. The classification model is for survival prediction and discharge status prediction, and to transform the models into decision-making rules. The second technique, clustering is used to divide the patients to explore the property of patients in each individual group. Finally, the association rules are used to discover the relationship between sepsis and septic shock patients. All the 3 techniques had surgeries and medical procedures factors. The results are applicable for patient assessment in the appropriate treatment and could further support the medical hypothesis in medical research to decrease the incidence or mortality rates of sepsis and septic shock.

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ในการประยุกต์ใช้เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลในผู้ป่วยภาวะติดเชื้อในกระแสเลือดและภาวะช็อก ซึ่งเป็นปัญหาสุขภาพทั่วโลก โดยในประเทศไทยพบอัตราการเสียชีวิตมากกว่าร้อยละ 70 ต่อปี เช่นเดียวกับโรงพยาบาลราชบุรีที่เป็นโรงพยาบาลประจำจังหวัด ซึ่งพบจำนวนผู้ป่วยที่มีภาวะดังกล่าวประมาณ 1,339 รายต่อปี โดยเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่ได้นำเสนอ คือ การจำแนกประเภท การแบ่งกลุ่ม และการค้นพบกฎความสัมพันธ์ โดยรูปแบบการจำแนกประเภทถูกนำมาใช้สำหรับการทำนายการรอดชีวิตและการทำ นายสถานการณ์จำหน่ายของผู้ป่วย และแปลงรูปแบบให้เป็นกฎการตัดสินใจ เทคนิคที่สองคือ การแบ่งกลุ่มถูกนำมาใช้ในการแบ่งผู้ป่วยเพื่อระบุลักษณะเด่นของผู้ป่วยในแต่ละกลุ่ม และ เทคนิคสุดท้าย คือ กฎความสัมพันธ์ที่ค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างผู้ป่วยภาวะติดเชื้อในกระแสเลือดและภาวะช็อก โดยทั้ง 3 เทคนิคมีปัจจัยของการผ่าตัดและการทำหัตถการทางการแพทย์ ซึ่งผลลัพธ์ที่ได้สามารถนำไปประยุกต์ใช้ สำหรับการประเมินผู้ป่วยเพื่อการดูแลที่เหมาะสม และสามารถใช้สนับสนุนการตั้งสมมุติฐานทาง การแพทย์ในงานวิจัย ทางการแพทย์ที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดอัตราการเกิดหรืออัตราการเสียชีวิตของ ภาวะติดเชื้อในกระเลือด และภาวะช็อก