在强大的联合模型设定主管中利用机器学习：Karen Cairns博士和Lisa McFetridge博士自2020年4月以来，贝尔法斯特皇后大学的研究人员通过贝尔法斯特皇家护理部门（ICU）的贝尔法斯特皇后学院的研究人员收集了大量数据。拟议的博士将开发新的统计理论，以更好地说明和分析此类数据的复杂性，并与贝尔法斯特皇家维多利亚医院的呼吸医学顾问紧密合作，计算机科学的高级讲师查尔斯·吉兰（Charles Gillan）将这一理论付诸实践。因此，这是对ICU患者产生现实世界影响的一个令人兴奋的机会。该项目将开发的新方法将用于确定严重不良事件的风险因素，并产生动态预测，这些预测将被纳入预警系统中以帮助ICU员工。机械通气是一种挽救生命的疗法，但不幸的是，它确实对患者构成风险。预防策略的早期鉴定和发展对于最终改善需要机械通气的患者的生存预后至关重要。该项目将开发新的鲁棒关节建模方法来同时分析ICU患者在住院期间从ICU患者收集的重复测量（纵向数据），并且这些生物标志物的动态变化对患者预后的影响（McFetridge 2021）。生存森林是一种合奏技术，类似于随机森林（Breiman 2001），它在事实上的环境中应用（Ishwaran 2008）。尤其是，这项工作将通过掺入生存树和随机生存森林来利用机器学习技术的准确性，以更好地捕获活动时间的过程。与标准生存模型（例如COX回归）相比，它们已显示出高度准确的集合预测指标，提高了预测精度。因此，它们在健壮的关节模型设置中的利用将提供更精确的动态个性化的生存预测，同时考虑了生物标志物随时间的发展，并且有可能存在趋势不符合人群平均值的外围个体的共同存在的潜力。这种强大的方法将在ICU中为严重的不良事件奠定急需的预警系统的基础。该博士将融入针对预警系统开发和完善的更广泛的项目集合，学生与整个研究团队紧密合作，以实施所需的现实世界影响。有关该项目的更多详细信息，请联系主要主管（k.cairns@qub.ac.uk）。McFetridge，L.M.，Asar，Ö。和沃林（J. 63（8），1587-1606。 Breiman，L。随机森林，机器学习，2001年； 45，5-32。McFetridge，L.M.，Asar，Ö。和沃林（J. 63（8），1587-1606。Breiman，L。随机森林，机器学习，2001年； 45，5-32。