VitalBench: Benchmark für Langzeit‑Vitalzeichenvorhersage im Operationssaal
Im Operationssaal ist die kontinuierliche Überwachung und Vorhersage von Vitalzeichen entscheidend für die Patientensicherheit und die Optimierung chirurgischer Ergebnisse. Trotz der Fortschritte bei tiefen Lernmodellen für medizinische Zeitreihen bleiben mehrere Probleme bestehen: fehlende standardisierte Benchmarks, unvollständige Datensätze und begrenzte Validierung über verschiedene Zentren hinweg.
VitalBench löst diese Herausforderungen, indem es einen neuen, rigorosen Mehrzentren-Benchmark für die Vorhersage von Vitalzeichen während Operationen bereitstellt. Der Datensatz umfasst mehr als 4.000 Operationen aus zwei unabhängigen medizinischen Einrichtungen und bietet drei Evaluationsspuren: vollständige Daten, unvollständige Daten und Kreuzzentren-Generalisierung. Dadurch spiegelt VitalBench die realen Komplexitäten der klinischen Praxis wider und reduziert den Bedarf an umfangreicher Vorverarbeitung.
Ein besonderes Merkmal von VitalBench ist die Verwendung von Masked‑Loss-Techniken, die eine robuste und unvoreingenommene Bewertung von Modellen ermöglichen. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform können Forscher sich auf die Entwicklung innovativer Architekturen konzentrieren, ohne sich um Inkonsistenzen in der Datenhandhabung sorgen zu müssen. VitalBench legt damit die Grundlage für die Weiterentwicklung von Vorhersagemodellen, die nicht nur genau, sondern auch zuverlässig und anpassungsfähig in unterschiedlichen klinischen Umgebungen sind.
Der Code und die Daten sind frei verfügbar unter https://github.com/XiudingCai/VitalBench.