Transparente Frühvorhersage von ICU‑Mortalität mit multimodalen Modellen

Ein neues, leichtgewichtiges Ensemble aus physiologischen Zeitreihen und klinischen Notizen aus den ersten 48 Stunden eines Intensivaufenthalts liefert frühzeitig zuverlässige Risikobewertungen für Patienten, die im Krankenhaus sterben könnten. Durch die Kombination eines bidirektionalen LSTM für Vitalparameter und eines feinabgestimmten ClinicalModernBERT‑Transformers für unstrukturierte Texte entsteht ein Modell, das nicht nur hohe Genauigkeit erreicht, sondern auch nachvollziehbar bleibt.

Die Architektur nutzt eine logistische Regression, die die Vorhersagen beider Modallayer zusammenführt. Dadurch können sowohl auf Feature‑Ebene innerhalb jeder Modalität als auch auf Fall‑Ebene die jeweiligen Beiträge von Vitaldaten und Texten quantifiziert werden. Diese mehrstufige Interpretierbarkeit ermöglicht es Ärzten, die Entscheidungsgrundlage transparent nachzuvollziehen und gezielt zu prüfen.

Auf dem MIMIC‑III‑Benchmark übertrifft das Ensemble die besten Einzelmodelle deutlich: AUPRC steigt von 0,526 auf 0,565 und AUROC von 0,876 auf 0,891. Gleichzeitig bleibt die Kalibrierung der Vorhersagen stark, und das System bietet einen robusten Fallback, falls eine Modalität fehlt. Diese Kombination aus hoher Leistung, auditierbaren Risikoabschätzungen und transparentem Betrieb macht das Modell zu einem vielversprechenden Werkzeug für die klinische Praxis.