I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  1 5 ,   No .   3 Sep tem b er   20 2 6 ,   p p .   1 2 9 0 ~ 1 3 0 2   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v 1 5 i 3 . pp 1 2 9 0 - 1 3 0 2           1290       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Intellig ent   eng ine ering  f ra mewo rk   for ma na g ing  hos pital  ca rdia c arrest r es o urces       Cha m s   E dd i ne  F a t ho un 1 ,   M o ha m ed  Ridd a   L a o ua r 1 ,   Sa f a   Abid 1 ,   Sea n B .   E o m 2   1 LA M I S   La b o r a t o r y ,   Ec h a h i d   C h e k h   La a r b i   Te b e ss i   U n i v e r si t y ,   Te b e ssa ,   A l g e r i a   2 D e p a r t me n t   o f   M a n a g e me n t ,   S o u t h e a st   M i ss o u r i   S t a t e   U n i v e r s i t y ,   C a p e   G i r a r d e a u ,   U n i t e d   S t a t e s       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l 9 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Ap r   2 2 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Ma y   1 7 ,   2 0 2 6       In - h o sp it a c a rd iac   a rre st  in   in t e n siv e   c a re   re m a in fre q u e n (o ften   c it e d   in c id e n c e   ro u g h l y   0 . 5 % - 7 . 8 %   o f   a d m issio n s),  w h il e   c a u se d iffe in   w h a t   sta ff  a n d   e q u i p m e n t   m u st  b e   re a d y .   We  a sk   wh e t h e v it a l - sig n   tr a jec to ries   fro m   a   sta n d a rd   EHR   c a n   c las sify   wh ich   o th re e   c a rd iac - re late d   m e c h a n ism is  m o st  sa li e n t   a rrh y th m ia,  a c u te  m y o c a rd ial  in fa rc ti o n   (AMI ),   o r   r e sp irato ry   fa il u re   o h y p o x ia   s o   ICU   re so u rc e c a n   b e   a li g n e d   wi th   ri sk .   Us i n g     M IM IC - IV,  we   e x trac ted   d iag n o s e a n d   c h a rted   v it a ls  i n   t h e   1 2   h o u rs  b e fo r e   th e   in d e x   e v e n t,   a p p li e d   c lea n i n g ,   a g g re g a ti o n ,   lab e e n c o d in g ,   se q u e n c e   p a d d i n g ,   a n d   c las b a lan c in g   ( 3 , 0 0 0   c a se p e c las s),  th e n   tr a in e d   a n d   c o m p a re d   e Xtre m e   g ra d ien b o o stin g   ( XG Bo o st ) ,   ra n d o m   f o r e st   (RF ) su p p o rt   v e c to r   m a c h in e   ( S VM) ,   a n d   l o g isti c   re g re ss io n   (LR)   w it h   5 - fo ld   c ro ss - v a li d a ti o n   o n   a n   8 0 / 2 0   sp li t.   XG Bo o st   p e rfo rm e d   b e st   (a b o u 9 3 %   a c c u ra c y se n siti v it y   8 9 . 1 5 % sp e c ifi c it y   9 0 . 4 3 % AU C - ROC  0 . 9 4 ).   F e a tu re   imp o rtan c e   h ig h li g h ted   h e a rt   ra te,  o x y g e n   sa tu ra ti o n ,   a n d   b l o o d   p r e ss u re   p a tt e rn c o n siste n wit h   b e d sid e   m o n it o rin g   p ra c ti c e .   Th e   st u d y   su p p o rts   m e c h a n ism - o rien ted   tri a g e   lab e ls   d e riv e d   fro m   wid e l y   re c o rd e d   v it a ls,  a a   c o m p lem e n to   g e n e ric  e a rly   wa rn in g   sc o re s,  fo p rio ri ti z in g   tele m e try ,   re sp irato ry   s u p p o rt ,   a n d   c a rd i o lo g y   p a th wa y s.  Ex tern a l   v a li d a ti o n   a n d   p ro sp e c ti v e   e v a lu a ti o n   a re   n e e d e d   b e fo re   d e p lo y m e n t.   K ey w o r d s :   C ar d iac  ar r est   Ho s p ital r eso u r ce   m an a g em en t   Ma ch in lear n in g   Vital  s ig n s   XGBo o s t in ten s iv ca r e   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   C h am s   E d d in Fath o u n   L AM I S L ab o r ato r y ,   E ch a h id   C h ek h   L aa r b i T e b ess i U n iv er s ity   T eb ess a,   Alg er ia   E m ail:  ch am s . f ath o u n @ u n iv - t eb ess a. d z       1.   I NT RO D UCT I O N   In   in ten s iv e   ca r e,   s er io u s   ca r d iac   co n d itio n s   n o tab l y   ar r h y th m ia,   ac u te   m y o ca r d ial   in f a r ctio n   ( AM I ) ,   an d   r esp ir ato r y   f ailu r e   with   h y p o x ia   o f ten   d em an d   d i f f er en t   s taf f   s k ills   an d   e q u ip m e n t.  H o s p ital   in cid en ce   o f   ca r d iac  ar r est  am o n g   I C ad m is s io n s   is   f r eq u en tly   r ep o r te d   in   th r a n g o f   r o u g h ly   0 . 5 % - 7 . 8 %   [ 1 ]   a n d   th e   ca u s es   ar e   d iv er s e,   wh ich   m ak es   g en er ic   aler ts   an   awk war d   f it   f o r   r eso u r ce   p lan n in g   [ 2 ]   T h e   p r ac tical   q u esti o n   b eh in d   th is   wo r k   is   wh eth er   r o u tin ely   r ec o r d e d   v ital   s ig n s ,   ta k en   in   a   f i x ed   win d o w   b e f o r e   an   in d e x   ev e n t,   ca n   s u p p o r m ec h an is m - o r ie n ted   t r iag ( telem etr y   v er s u s   r esp ir a to r y   s u p p o r t   v e r s u s   ca r d io lo g y   p ath way s ) ,   r at h er   th an   o n l y   s in g le  u n d if f e r en ti ated   r is k   s co r e.   C las s ical  ea r ly   war n in g   s co r es  ( e. g . ,   ME W S   [ 3 ] ,   NE W S   [ 4 ] ,   [ 5 ] )   s u m m ar ize  war d - le v e r is k   b u o f ten   lack   th e   tem p o r al   r eso lu tio n   n ee d ed   f o r   t he   h o u r s   i m m ed iately   b ef o r e   co llap s e   [ 6 ] ,   [ 7 ] .   L ar g e   E HR   co r p o r a   s u ch   as   MI MI C - IV   e n ab le   lea r n in g   f r o m   m an y   I C U   s tay s   with   r ic h   v ital   an d   lab o r ato r y   d ata   [ 1 ] ,   [ 8 ] ,   [ 9 ] ;   co m p lem en tar y   s ig n al  ar ch iv es  s u ch   as  Ph y s io Net  h av e   s u p p o r ted   r elate d   m eth o d o lo g ical  p r o g r ess   [ 1 0 ] .   Ma ch in lear n in g   s tu d ies   r e p o r t   h i g h   d is cr im in atio n   f o r   in   h o s p ital   ca r d iac   e v en ts ,   in cl u d in g   f r o m   c o m p ac t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       I n tellig en t e n g in ee r in g   fr a mewo r fo r   ma n a g in g   h o s p ita l c a r d ia a r r est r eso u r ce s   ( C h a ms E d d in F a th o u n )   1291   s tr u ctu r ed   f iel d s   [ 1 1 ] - [ 1 4 ] .   S u b g r o u p   d if f er e n ce s   b etwe en   h ea r t - f ailu r an d   ac u te  co r o n ar y   p r esen tati o n s   r em ain   im p o r tan t [ 1 5 ] - [ 1 8 ] .   C h allen g es.   E HR   tim s er ies   ar s p ar s an d   u n ev en l y   o b s er v ed   [ 1 2 ] ,   [ 1 3 ] ar r h y th m ia,   AM I ,   an d   h y p o x i a   f o l l o w   d i f f e r e n t   p h y s io l o g y   [ 1 6 ] ,   [ 1 8 ] ;   o u t c o m e s   a r e   i m b a l a n c e d   a n d   ar ea   u n d er   th e   r ec eiv er   o p er atin g   ch ar ac ter is tic   ( A UC - R OC )   a l o n e   can   m i s l e a d   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ] ;   s tr o n g   p r ed icto r s   m ay   s till   n ee d   p o s t - hoc   ex p lan atio n s   f o r   s af e   ad o p tio n   [ 7 ] ,   [ 2 1 ] ;   an d   d ee p   s eq u en ce   m o d els   ad d   f lex ib ilit y   at  co m p u tatio n al  p r ice  [ 2 ] ,   [ 8 ] .   T er m in o lo g y .   C ar d iac   a r r est   is   th e   ab r u p t   lo s s   of   ef f ec tiv e   ca r d iac   o u tp u t   [ 2 2 ] .   Ar r h y th m ia   d en o te s   ab n o r m al   h ea r t   r h y th m   [ 2 3 ] .   Hy p o x ia   is   in ad e q u ate   tis s u e   o x y g e n atio n   [ 2 4 ] ,   [ 2 5 ] .   AM I   is   m y o ca r d ial   in ju r y   d u to   s u s tain ed   is ch em ia  [ 2 6 ] .   R elate d   wo r k :   C r esp í  et  a l.   [ 2 7 ]   p r e d icted   in   h o s p ital   ca r d ia c   ar r est   up   to   24   h o u r s   a h ea d   with   s tr o n g   d is cr im in atio n ; Rah ad ian   et   a l .   [ 2 8 ]   tar g ete d   p r e h o s p ital   tr au m a   ar r est;   So u d an   et   a l.   [ 2 9 ]   s h o wed   th at   r an d o m   f o r ests   ( R F)  o n   s h o r v ital - s ig n   h is to r ies  r ea ch   u s ef u ac cu r ac y B lo m b e r g   et  a l.   [ 3 0 ]   ap p lied   ML   to   em er g en cy   ca lls   f o r   o u t   of   h o s p ital  ar r est;   Mu r u g ap p a n   e a l.   [ 3 1 ]   u s ed   E C m o r p h o lo g y   f ea tu r es;  an d     Kim   et  a l.   [ 3 2 ]   r ep o r ted   s tr o n g   I C r esu lts   with   f ea s ib le  in p u ts .   T o g et h er ,   t h is   lin o f   wo r k   s u p p o r ts   v itals   led   m o d els  an d   m u lti   h o u r   win d o ws;   we  ex ten d   it  b y   m ap p in g   p r ed icted   lab els  to   r e s o u r ce   ty p es   alo n g   ca r d iac  p ath way s .       2.   T H E   P RO P O SE AP P RO A CH   We   ca s t   r is k   as s es s m en t   as   m u lti - class   cla s s if icatio n   am o n g   a r r h y th m ia - r elate d   p atter n s ,   AM I - r elate d   p atter n s ,   an d   r esp ir ato r y   f ailu r o r   h y p o x ia,   u s in g   g r ad ien t - b o o s ted   tr ee s   [ 1 9 ] ,   [ 2 0 ]   o n   tem p o r ally   ag g r eg ated   v itals   f r o m   MI MI C - I V.   E x t r e m e   g r a d i e n t   b o o s t i n g   ( XGBo o s t )   h an d les   m is s in g   v alu es   an d   n o n lin ea r   in ter ac tio n s   an d   s ca les   to   lar g e   tab u lar   E H R   ex tr ac ts   [ 3 3 ] .   I n   d ep l o y m en t,   t he   in ten d ed   r o le   is   d ec is io n   s u p p o r t:  s tr atif y in g   by   m ec h an is m   s h o u ld   h elp   r atio n alize   co n tin u o u s   telem etr y ,   v en tilatio n   r eso u r ce s ,   an d   ca r d io lo g y   p r o ce d u r es   not   r ep lace   clin ical   ju d g m en t.  I n ter p r etab ilit y   t o o ls   s u ch   as  SHAP  [ 2 1 ]   ca n   alig n   m o d el  em p h asis   w ith   b ed s id m o n ito r in g   p r io r ities .       3.   M E T H O D   W ex tr ac I C d ia g n o s es  an d   ch a r ted   v itals   f r o m   MI MI C - I V,   p r ep r o ce s s   an d   b alan ce   t h co h o r t,   th en   tr ain   a n d   co m p ar s ev e r a class if ier s   with   cr o s s - v alid at io n .   Fig u r e   1   s u m m a r izes  th p ip elin e:  d iag n o s es  icd   an d   ch a r tev en ts   →  clea n in g   an d   a g g r e g atio n     en co d in g   a n d   r esam p lin g   →  tr ain in g   ( XGBo o s an d   b aselin es)  →  ev alu atio n .     3 . 1 .     G ener a l a rc hite ct ure   Data   ar d r awn   f r o m   m im ic   h o s p . d iag n o s es _ icd   an d   m i m ic _ icu . ch ar tev en ts .   Py th o n - b ased   s tep s     h an d le  m is s in g   v al u es,  t y p co n v er s io n ,   ag g r eg atio n   b y   p atien t,  lab el   en co d in g ,   s eq u en ce   p ad d in g ,     class   b alan cin g   ( 3 , 0 0 0   ca s es  p er   c o n d itio n ) ,   an   8 0 /2 0   s p lit,  an d   5 - f o l d   cr o s s - v alid atio n   o n   th e   tr ain in g     p o r tio n .   Me tr ics  in clu d e   ac c u r ac y ,   s en s itiv ity ,   s p ec if icity ,   an d   AUC - R O C ,   with   co n f u s io n   m atr ices  f o r     er r o r   s tr u ctu r e.       3 . 2 .     Da t a   prepro ce s s ing   3 . 2 . 1 .   Da t a   s o urce   ( M I M I I V)   Me d ical  in f o r m atio n   m ar f o r   in ten s iv ca r ( MI M I C ) - I V,   lar g d eid e n tifie d   d ataset  o f   p atien ts   ad m itted   to   th e   em er g en c y   d ep ar tm en t   or   an   in ten s iv e   ca r e   u n it   at   th e   B eth   I s r ae l   Dea co n ess   Me d ical   C en ter   in   B o s to n ,   MA .   MI MI C - IV   co n t ain s   d ata   f o r   o v er   6 5 , 0 0 0   p atie n ts   ad m itted   to   a n   I C U   an d   o v er   2 0 0 , 0 0 0   p atien ts   ad m itted   to   th em er g e n cy   d ep ar tm en t.   MI M I C - I in co r p o r ates  co n tem p o r ar y   d ata  an d   ad o p ts   m o d u lar   ap p r o ac h   to   d ata   o r g a n izatio n ,   h ig h lig h tin g   d ata   p r o v e n an ce   an d   f ac ilit atin g   b o th   in d i v id u a l   an d   co m b in ed   u s e   of   d is p ar ate   d ata   s o u r ce s .   MI MI C - IV   is   in ten d ed   to   ca r r y   on   th e   s u cc ess   of   MI MI C - I I I   an d   s u p p o r t   a   b r o ad   s e t   o f   ap p licatio n s   with in   h ea lth c ar [ 1 ] .   Fig u r 2   p r esen ts   s tr u ctu r al  b lo ck   d ia g r am   o f   th MI MI C - I d atab ase  ar ch itectu r e.   T h e   im ag e   m a p s   out   h o w   th e   d atab ase   is   d iv id ed   in to   d is tin ct,   in ter co n n ec te d   m o d u les,   p r im ar ily   th e   co r e,   h o s p   ( h o s p ital) ,   an d   icu   ( in ten s iv ca r e)   m o d u les.   B y   v is u alizin g   th r elatio n al  lin k s   b etwe en   g en er al   p atien ad m is s io n   r ec o r d s   a n d   h ig h - f r eq u en cy   in te n s iv ca r u n it  d ata,   th d iag r a m   d em o n s tr ates  th e   p r o v e n an ce   o f   th d ata.   I ex p licitly   s h o ws  h o d is p ar ate  clin ical  s o u r ce s   ar u n if ied ,   allo win g   o u r   s y s tem   t o   p u ll c o m p r eh en s iv v ital sig n s   an d   d ia g n o s tic  co d es si m u ltan eo u s ly .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  1 5 ,   No .   3 Sep tem b er   20 2 6 :   1 2 9 0 - 1 3 0 2   1292       Fig u r e   1.   Ar ch itectu r e   d iag r a m   of   th e   s tu d y   illu s tr atin g   th e   co m p lete   d ata   p i p e l i n e           Fig u r e   2.   MI M I C   IV   m o d u les   [ 3 4 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       I n tellig en t e n g in ee r in g   fr a mewo r fo r   ma n a g in g   h o s p ita l c a r d ia a r r est r eso u r ce s   ( C h a ms E d d in F a th o u n )   1293   3 . 2 . 2 .   Da t a   ex t ra c t io n   T h d ata  ex tr ac tio n   p h ase  o f   o u r   s tu d y   is   p iv o tal  to   s ettin g   th f o u n d atio n   f o r   o u r   an aly s is .     W u tili ze   th MI MI C - I d ataset,   co m p r eh e n s iv clin ical  d atab ase,   to   o b tain   ess en tial  d iag n o s tic  an d   co n tin u o u s   clin ical  in f o r m atio n .   Sp ec if ically ,   we  f o cu s   o n   t wo   cr itical  tab les:   m im ic  h o s p . d iag n o s es _ icd   an d   m im ic _ icu . ch ar te v en ts .   First,  we  id en tifie d   th e   r o ws   in   th e   d iag n o s es _ icd   tab le   t h at  co r r esp o n d   to   o u r   tar g et   co n d itio n s .     T o   ac h iev th is ,   we  f ilter e d   th s p ec if ic  I C co d es:   AM I   ( co d es  s tar tin g   with   4 1 0 ) ,   Ar r h y th m ias     ( co d es  s tar tin g   with   4 2 7 ) ,   a n d   R esp ir ato r y   Failu r e/Hy p o x ia  ( co d es  5 1 8 8 1 ,   5 1 8 8 2 ,   5 1 8 8 4 ,   an d   7 9 9 0 2 ) .     W cr ea ted   n ew  s tr u ctu r ed   tab le  n am ed   ca s es  d iag n o s   to   s to r th ese  f ilter ed   r esu lts .   I n   th is   tab le,   we   r etain ed   th s u b ject _ id ,   h o s p it al  ad m is s io n   I ( h ad m _ id ) ,   s e q u en ce   n u m b e r ,   I C co d e,   a n d   g en er ate d   n ew   f ield   ca lled   c o n d itio n   to   ca teg o r ize  ea ch   r o w.   W also   r a n k e d   th e   d iag n o s es  with in   ea ch   s u b ject  to   ca p tu r e   th e   d ef in itiv f ir s t o cc u r r en ce   o f   e ac h   co n d itio n   u s in g   t h R OW   NUM B E R ( )   SQL  f u n ctio n .   Nex t,  we  g ath er e d   th r ele v an v ital  s ig n   m ea s u r em en ts   f o r   ea ch   id en tifie d   c o n d itio n   b y   j o in in g   th e   ca s es _ d iag n o s   tab le  with   th e   ch ar tev en ts   tab le,   wh ich   co n tain s   h ig h - f r eq u en cy   clin ical  e v en d ata   r ec o r d ed   d u r in g   I C s tay s .   T h is   jo in   was  ex ec u ted   o n   th s u b ject _ id   f ield .   C r u cially ,   to   alig n   w ith   o u r   p r ee m p tiv e   p r ed ictiv f r am ewo r k ,   we   s tr ictly   ex tr ac ted   c h ar tev en ts   r ec o r d s   th at   f ell  wit h in   th d esig n ated     12 - h o u r   tem p o r al  win d o p r io r   to   th d o cu m e n ted   ev en t.   T o   f o cu s   o n   th m o s p er tin en p h y s io lo g ica l   p ar am eter s ,   we  f ilter ed   th c h ar tev en ts   tab le  f o r   t h s p ec i f ic  I T E MI Ds  ass o ciate d   with   ea ch   r is k   f ac to r ,   as   d etailed   in   T ab le  1 .       T ab le   1.   Vital   s ig n s   an d   th eir   I T E MI Ds   f o r   d if f er e n t   c o n d i t i o n s   C o n d i t i o n   V i t a l   s i g n   I T E M I D   A r r h y t h m i a s   H e a r t   r a t e   2 2 0 0 4 5   A r r h y t h m i a s   S y st o l i c   b l o o d   p r e ss u r e   2 2 0 0 5 0   A r r h y t h m i a s   D i a st o l i c   b l o o d   p r e s s u r e   2 2 0 0 5 1   A M I     T r o p o n i n - T   2 2 7 4 2 9   A M I   H e a r t   r a t e   2 2 0 0 4 5   A M I   O x y g e n   s a t u r a t i o n   2 2 0 2 2 7   R e s p i r a t o r y   f a i l u r e / H y p o x i a   A r t e r i a l   b l o o d   g a s   pH   2 2 3 8 3 0   R e s p i r a t o r y   f a i l u r e / H y p o x i a   A r t e r i a l   b l o o d   g a s   p C O 2   2 2 0 2 3 5   R e s p i r a t o r y   f a i l u r e / H y p o x i a   A r t e r i a l   b l o o d   g a s   p O 2   2 2 0 2 2 4   R e s p i r a t o r y   f a i l u r e / H y p o x i a   R e s p i r a t o r y   r a t e   2 2 0 2 1 0   R e s p i r a t o r y   f a i l u r e / H y p o x i a   O x y g e n   s a t u r a t i o n   2 2 0 2 2 7       T h r esu ltin g   d ataset  is   s to r ed   in   n ewly   cr ea ted   tab le,   r ef er r ed   to   as c ases   v itals ,   wh ich   co n s o lid ates  all  ess en tial  in f o r m atio n   r e q u ir ed   f o r   d o w n s tr ea m   an aly s is .   T h is   tab le  co n tain s   s u b ject  i d en tifie r s ,   h o s p ita l   ad m is s io n   I Ds,  ch ar tim es,   item   I Ds,  r ec o r d ed   v ital  s ig n   v alu es,  an d   th eir   co r r e s p o n d in g   u n its   o f   m ea s u r em en t.  I n   ad d itio n   to   th ese  co r f ield s ,   we  in tr o d u ce   an   ad d itio n al  d escr ip tiv attr ib u te,   v ital  s ig n ,   wh ich   ex p licitly   s p ec i f ies  th e   ty p o f   p h y s io lo g ical  m ea s u r em en r e p r esen ted   i n   ea ch   r ec o r d .   T h is   ad d ed   d escr ip to r   en h an ce s   th e   in ter p r etab ilit y   o f   t h d ataset  an d   f a cilitates  ea s ier   g r o u p in g   an d   f i lter in g   o f   v ital  s ig n   ca teg o r ies d u r in g   s u b s eq u e n an aly tical  task s .     3 . 3 .     Da t a   prepa ra t i o n   3 . 3 . 1 .   M is s i ng   da t a   Ou o f   th e   to tal  d ataset,   at  t h p r ep a r ato r y   s tag e,   we  ar e   f a ce d   with   1 0 4   v alu es  f o r   wh ic h   d ata  was  m is s in g   in   o u r   s et,   p ar ticu la r ly   in   th v alu e n u m   c o lu m n .   Ho wev er ,   s in ce   th n u m b er   r ep r esen ts   q u ite  s m aller   p er ce n tag o f   th en tire   d ataset,   th d ec is io n   t o   r em o v th ese  r o ws  h ad   to   b co n s id er ed .     T h is   wo u ld   m ak s u r th d a ta  is   in teg r al  an d   co h er en with o u s ev er ely   h am p er in g   th e   r o b u s tn ess   o f   th e   s tu d y ,   an d   we  will,  th er ef o r e,   co n tin u th s tu d y   with   clea n   s u b s tan tial  d ataset.   T o   d em o n s tr ate  th e   n ec e s s ity   o f   o u r   d ata   clea n in g   p r o to co ls ,   Fig u r 3   p r o v id e s   d ir ec t   v is u al  s n ap s h o o f   th r aw  d ataset  in   tab u lar   f o r m .   T h e   im a g h i g h lig h ts   s p ec if ic   in s tan ce s   o f   d ata   in co m p leten ess   en co u n ter ed   d u r in g   t h e   p r ep ar ato r y   s tag e.   I d is p lay s   s ev er al  co lu m n s   o f   cli n ical  r e co r d s   s u ch   as  s u b ject  I D,   tim e s tam p ,   an d   item   I D   wh er th v alu en u m   ( n u m er ic al  v alu e)   co lu m n   c o n tain s   n u ll   o r   em p ty   ce lls .   T h is   v is u al  ev id en ce   u n d e r s co r es   ex ac tly   h o m is s in g   p h y s io lo g ical  m ea s u r em e n ts   p r esen t h em s elv es  in   r aw   E HR   ex tr ac ts   b ef o r e   im p u tatio n   an d   clea n in g   ar ap p lied .     3 . 3 . 2 .   Da t a   co nv er s io n   Du r in g   th d ata  co n v er s io n   p h ase,   two   im p o r tan s tep s   ar tak en   to   r ep r esen th d ata  in   an   an aly tically   u s ab le  f o r m at.   F ir s t,  C h ar ttime ,   wh ich   is   ab o u th e   tim at  w h ich   e v er y   clin ical  ev en wa r ec o r d e d ,   is   co n v er te d   f r o m   its   g en er al  f o r m at   to   a   s tan d ar d ized   o n in   d atetim f o r m at .   T em p o r al  an al y s is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  1 5 ,   No .   3 Sep tem b er   20 2 6 :   1 2 9 0 - 1 3 0 2   1294   ca n   b e   d o n e   o n   th is   with   h ig h   p r ec is io n ,   s in ce   th is   f o r m at   allo ws  f o r   ea s y ,   tim e - b ased   o p er atio n s   o n   th e   d ataset.   Seco n d   is   th co n v e r s io n   o f   th v alu en u m   en tr ie s ,   n u m er ic  in   n at u r e,   r e p r esen tin g   th d if f er en t   m ea s u r em en ts   o f   v ital  s ig n s   to   f lo at  d ata   ty p e.   T h is   en s u r e s   th at  th ese  d if f er en t   m ea s u r e m en ts   ar in   s o m e   u n if o r m   n u m e r ic  f o r m at,   h e n ce   ac cu r ate  co m p u tatio n s   an d   s tatis tica an aly s es  ca n   b p e r f o r m e d   o n   th em .   T h ese  co n v er s io n s   ar e   q u ite  i m p o r tan f o r   m ai n tain in g   d ata  in teg r ity   an d   m ak in g   clin ic al  d ata  am en ab le  to   p r o ce s s in g   an d   an aly s is   in   f u r t h er   s tag es.           Fig u r e   3.   Sam p les   of   r o ws   with   m is s in g   v a l u e       3 . 3 . 3 .   P a t ient s   m e a s urem ent s   a g g re g a t io n   Ag g r eg atio n   o f   p atien m ea s u r em en ts   is   v er y   s ig n if ican s tep   to   co llate  an d   s u m m ar ize  th ex ten s iv clin ical  d ata.   W h a v g r o u p ed   d ata  b y   s u b ject  id   s o   th at  all  m ea s u r em en ts   co n ce r n in g   o n p atien t   will b tak en   as a   s in g le  g r o u p ,   wh ich   ca p tu r es a   co m p r eh en s iv p r o f ile  o f   ea ch   p atien t’ s   v ital sig n s   o v er   tim an d   allo ws  th d ataset  to   b m o r s tr u ctu r ed   a n d   co h er en t.  P r ec is ely ,   we  r etr iev ed   all  th v alu en u m   en t r ies  o f   ea ch   p atien t,  w h ich   g r an ted   u s   f in e - g r ain ed   s eq u en ce d   m ea s u r em en t.  T h is   ag g r e g atio n   clea n s in g   o f   th e   d ataset  r ed u ce s   th n o is am o n g   th d ata  an d   u n d e r lin es  r ath er   h id d e n   p atter n s ,   h e n ce   m a k in g   f u t u r an aly s is   an d   m o d el  tr ain in g   ea s ier   f o r   u s .   Fig u r 4   s h o wca s es  tab u lar   ex ce r p o f   th d ataset  f o llo win g   th tem p o r al   ag g r eg atio n   p r o ce s s .   T h v is u al  illu s tr ates  h o h ig h - f r eq u en cy ,   d is jo in ted   v ital  s ig n   r ea d in g s   h av b ee n   s y s tem atica lly   g r o u p ed   b y   s u b ject  id .   B y   lo o k in g   at  th r o ws,  o n ca n   s ee   h o is o lated   v al u en u m   ch a r t e v en ts   ar co n s o lid ated   in to   u n if ied   tim e - s er ies   b lo ck s   f o r   in d iv id u al  p atien ts .   T h is   co n f ir m s   v i s u ally   th at  th r a w   d ata  h as  b ee n   s u cc ess f u lly   tr a n s f o r m ed   in to   co h e r en t,   tim e - s eq u en ce d   a r r ay s ,   r ed u cin g   n o is an d   p r ep a r in g   th d ataset  f o r   ac cu r ate  m ac h i n lear n in g   in g esti o n .           Fig u r e   4.   Sam p les   of   ag g r eg at ed   m e a s u r e m e n ts   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       I n tellig en t e n g in ee r in g   fr a mewo r fo r   ma n a g in g   h o s p ita l c a r d ia a r r est r eso u r ce s   ( C h a ms E d d in F a th o u n )   1295   3 . 3 . 4 .   E nco din g   a nd   f ix ing   s e qu ence s   W h en   p r ep ar i n g   th e   d ata  f o r   m ac h in lear n in g ,   it  is   cr u c ial  to   en co d e   co n d itio n   lab el s   an d   p ad   s eq u en ce s   to   f ix ed   le n g th .   W f ir s co n v er th ca teg o r ic al  lab els,  wh ich   r ep r esen d if f er en co n d itio n s   s u c h   as  AM I ,   Ar r h y th m ias,  an d   R esp ir ato r y   Failu r e/Hy p o x ia,   in to   n u m er ical   f o r m at  u s in g   L a b elE n co d er .     T h is   s tep   is   es s en tial  b ec au s m ac h in lear n in g   alg o r ith m s   r eq u ir n u m er ical  in p u to   p r o c ess   an d   an aly ze   th e   d ata  ef f ec tiv ely .   On ce   t h c o n d itio n   lab els  ar e   en co d ed ,   we   p r o ce ed   to   p ad   th s eq u en ce s   o f   v alu en u m   e n tr ies  to   a   f ix ed   len g th   u s in g   th p ad   s eq u en ce s   f u n ctio n .   Pad d in g   en s u r es  th at  all  s eq u en ce s   h av u n if o r m   len g th ,   wh ich   f ac ilit ates  co n s is ten in p u d im e n s io n s   f o r   th e   m ac h i n e   lear n in g   m o d el.   B y   p ad d in g   th s eq u en ce s ,   we   ca n   h an d le  v ar y in g   le n g th s   o f   p atie n m ea s u r em e n d a ta  wh ile  p r eser v in g   th tem p o r al  o r d er   o f   t h e   m ea s u r em en ts .   T h ese  s tep s   en h an ce   th s tr u ct u r an d   u s a b ilit y   o f   th d ata,   en ab lin g   ac cu r ate  an d   e f f icien t   p r ed i ctiv m o d elin g   i n   s u b s eq u en t p h ases .     3 . 3 . 5 .   Da t a   re s a m pli ng   T h e   i n i t i al   d a t as e t   e x h i b it e d   s i g n i f i c a n t   c l ass   i m b a l a n c e   a c r o s s   t h e   t h r e e   t a r g e t   c o n d i ti o n s :   A r r h y t h m i a s   ( 9 , 9 8 5   ca s es),   R esp ir ato r y   Failu r e/Hy p o x ia  ( 6 , 8 5 9   ca s e s ) ,   an d   AM I   ( 3 , 1 6 5   ca s es).   T o   a d d r ess   th is ,     we  ap p lied   r esam p lin g   tech n iq u es  s p ec if ically ,   r an d o m   u n d er   s am p lin g   f o r   t h m ajo r ity   class es  an d   r an d o m   o v er s am p lin g   f o r   th e   m in o r ity   class   to   ac h iev e   a   b alan ce d   r ep r esen tatio n .   T h e   d ataset   was   s tan d ar d ized   t o   ex ac tly   3 , 0 0 0   ca s es p er   c o n d it io n .   T h is   r esam p lin g   s tep   is   cr itic al  f o r   p r ev e n tin g   m o d el  b ias  to war d   th m ajo r ity   class .   I n   h ig h - s tak es   clin ical  s ce n ar io s ,   s u ch   as  p r e d ictin g   im p en d i n g   ca r d iac  ar r est,  m o d el  b iased   to war d   h ea v ily   r ep r esen ted   class   y ield s   u n ac ce p tab ly   h ig h   f alse - n eg ativ e   r ates  f o r   m in o r ity   co n d itio n s .   B alan cin g   th d ata  e n s u r es  th a t   th m ac h in e   lear n in g   m o d el   m ain tain s   eq u al   p r ed ictiv e   s en s itiv ity   ac r o s s   all  th r ee   c r itical  r is k   f ac to r s ,   y ield in g   h ig h ly   r eliab le  an d   clin ically   ac tio n ab le  p r ed icti o n s   [ 3 5 ] .   T a b le  2   ex p licitly   illu s tr ate  th clas s   d is tr ib u tio n   b ef o r a n d   af ter   th is   v ital r esam p lin g   p r o ce s s .       T ab le   2.   N u m b er   of   ca s es   b ef o r e   an d   af ter   r e s a m p l i n g   C o n d i t i o n   B e f o r e   r e s a m p l i n g   A f t e r   r e s a m p l i n g   A r r h y t h m i a s   9 , 9 8 5   3 , 0 0 0   R e s p i r a t o r y   f a i l u r e / H y p o x i a   6 , 8 5 9   3 , 0 0 0   A M I   3 , 1 6 5   3 , 0 0 0       3 . 4 .     M o del desig n   T h is   s u b s ec tio n   d escr ib es  th e   m o d el  d ev elo p m en t   p r o ce s s ,   i n clu d in g   d ata   s p litt in g ,   m o d el   s elec tio n ,   h y p er p ar am eter   tu n in g ,   a n d   e v alu atio n   p r o ce d u r es.   W ev alu ated   m u ltip le   m ac h in e   lear n in g   al g o r ith m s   t o   id en tify   th m o s t su itab le  ap p r o ac h   f o r   ca r d iac  a r r est p r ed icti o n .     3 . 4 . 1 .   Da t a   s pli t t ing   a nd   cr o s s - v a lid a t io n   T h r esam p led   d ataset  was  s p lit  in to   tr ain in g   an d   test in g   s e ts   u s in g   an   8 0 /2 0   r atio ,   wh er e   8 0 was   u s ed   f o r   tr ain in g   an d   2 0 was  r eser v ed   f o r   test in g .   T o   e n s u r r o b u s ev alu atio n   an d   p r ev en o v er f itti n g ,     we  im p lem en ted   5 - f o ld   c r o s s - v alid atio n   o n   th tr ain in g   s et.   T h is   ap p r o ac h   d iv id es  th e   tr ai n in g   d ata  in to   f iv e   s u b s ets,  tr ain in g   th e   m o d el   o n   f o u r   f o ld s   an d   v alid atin g   o n   th r em ain in g   f o l d ,   r o tatin g   th r o u g h   all  f o ld s .     T h cr o s s - v alid atio n   p r o ce s s   p r o v id es   m o r r eliab le  esti m ate  o f   m o d el  p e r f o r m an ce   an d   h elp s   id en tif y   p o ten tial o v er f itti n g   is s u es.     3 . 4 . 2 .   M o del selec t io n a nd   co m pa riso n   We   ev alu ated   m u ltip le   m ac h in e   lear n in g   alg o r ith m s   to   i d en tif y   th e   m o s t   ef f ec tiv e   ap p r o ac h   f o r   ca r d iac   ar r est  p r ed ictio n .   T h alg o r it h m s   test ed   in clu d ed ( i)   XGBo o s [ 3 3 ] ,   g r a d ien b o o s tin g   f r am ewo r k   k n o wn   f o r   its   h ig h   p er f o r m an ce   o n   s tr u ctu r ed   d ata;   ( ii)  R [ 3 6 ] ,   an   en s em b le  m eth o d   u s in g   m u ltip le  d ec is io n   tr ee s ( iii)  s u p p o r v ec to r   m ac h in ( SVM)   [ 3 7 ]   with   r a d ial  b asis   f u n ctio n   k er n el;  an d   ( iv )   lo g is tic  r eg r ess io n   ( L R )   [ 3 8 ] ,   b aselin lin ea r   class if ier .   E ac h   m o d el   was  tr ain ed   u s in g   t h s am p r ep r o ce s s in g   p ip elin an d   ev alu ated   u s in g   i d en tical  m etr ics to   en s u r f air   co m p ar is o n .     3 . 4 . 3 .   H y perpa ra m et er   t un ing   Fo r   th e   XGBo o s t   clas s if ier ,   we   p er f o r m ed   h y p er p ar am ete r   tu n in g   u s in g   g r id   s ea r ch   with   5 - f o l d     cr o s s - v alid atio n .   T h e   h y p er p ar am eter s   o p tim ized   in clu d ed :   lear n in g   r ate   ( 0 . 0 1 ,   0 . 1 ,   0 . 3 ) ,   m ax im u m     d ep th   ( 3 ,   5,   7 ,   1 0 ) ,   m in im u m   ch ild   weig h t   ( 1 ,   3,   5 ) ,   s u b s am p le   ( 0 . 8 ,   0 . 9 ,   1 . 0 ) ,   a n d   n u m b er   of   esti m ato r s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  1 5 ,   No .   3 Sep tem b er   20 2 6 :   1 2 9 0 - 1 3 0 2   1296   ( 1 0 0 ,   2 0 0 ,   3 0 0 ) .   T h o p tim al   h y p er p ar am eter s   wer e   s elec ted   b ased   on   th e   h ig h est   cr o s s - v alid atio n   ac c u r ac y   wh ile   m ain tain in g   g o o d   g en er aliza tio n   p er f o r m an ce .     3 . 4 . 4 .   1 2 - ho ur  predict io n m ec ha nis m   To   p r ed ict   ca r d iac   ar r est   12   h o u r s   in   ad v a n ce ,   we   im p le m en ted   a   tem p o r al   win d o win g   ap p r o ac h .     Fo r   ea ch   p atien t,  we  ex tr ac te d   v ital  s ig n   m ea s u r em en ts   r e co r d ed   with in   1 2 - h o u r   win d o p r ec ed i n g   th e   ca r d iac  ar r est  ev en ( f o r   p o s itiv ca s es)  o r   r an d o m l y   s elec ted   1 2 - h o u r   win d o w   d u r in g   I C s tay     ( f o r   n eg ativ ca s es).   T h m ea s u r em en ts   wer ag g r eg ated   u s in g   s tati s tical  f ea tu r es  in clu d in g   m ea n ,   s tan d ar d   d ev iatio n ,   m in im u m ,   m ax im u m ,   an d   tr en d   in d icato r s .   T h is   ap p r o ac h   ca p tu r es   b o th   th e   a b s o lu te   v alu es   an d   tem p o r al   p atter n s   of   v ital  s ig n s   th at  m ay   p r ec ed ca r d iac  ar r est,  en ab lin g   ea r ly   p r ed ictio n   wh ile  m ain tain in g   clin ical  r elev an ce .     3 . 4 . 5 .   M o del t ra ini ng   a nd   ev a lua t io n   T h e   s elec ted   XGBo o s t   m o d el   was   tr ain ed   on   th e   tr ain in g   s et   u s in g   th e   o p tim al   h y p er p ar am eter s   id en tifie d   th r o u g h   g r id   s ea r c h .   T h e   m o d el’ s   p er f o r m an ce   was   ev alu ated   on   th e   in d ep e n d en t   test   s et   u s in g   m u ltip le  m etr ics   in clu d in g   ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all   ( s en s itiv ity ) ,   s p ec if icity ,   F1 - s co r e,   an d   ar ea   u n d er   th e   R OC   cu r v ( AUC - R OC ) .   We   also   g en er ated   a   co n f u s io n   m atr ix   to   v is u alize   th e   class if icatio n   p e r f o r m an ce   ac r o s s   d if f er en t   co n d itio n   cl ass es  an d   p lo tted   R OC   an d   p r ec is io n - r ec all  c u r v es  to   ass es s   th m o d el’ s   d is cr im in ativ ab ilit y .     3 . 4 . 6 .   XG B o o s t   o bje ct iv e   ( s um m a r y )   XGBo o s t   f its   an   ad d itiv e   en s em b le   of   r eg r ess io n   tr ee s     by   m i n im izin g   =   ( ̂ , ) + Ω ( )   w i t h   ̂ = ( )   a n d   l e a f - w e i g h t   r e g u lar izat io n    Ω ( ) =  +   2   2   [ 3 3 ] m u l t i c l as s   o u t p u ts   u s e   s o f t m a x   c r o s s - e n t r o p y .   F u ll   d e r i v a ti o n   o f   g r a d i e n t s   a n d   s p li t   g a i n s   f o l lo w s   C h e n   a n d   G u e s t r i n   [ 3 3 ] .       4.   RE SU L T S AN D I SCU SS I O N   4 . 1 .     M o del c o m pa riso re s u lt s   W ev alu ated   f o u r   m ac h in l ea r n in g   alg o r ith m s   to   id en tify   th m o s ef f ec tiv ap p r o ac h   f o r   ca r d iac   ar r est   p r ed ictio n .   T ab le   3   p r es en ts   th e   p er f o r m a n ce   co m p ar i s o n   of   XGBo o s t,   R F,   SVM,   a n d   L R   u s in g   5 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   o n   th tr ai n in g   s et.   XGBo o s d em o n s tr ated   s u p er io r   p er f o r m a n ce   a cr o s s   all  m etr ics,   ac h iev in g   th h ig h est  ac c u r ac y   ( 9 3 . 0 %),   s en s itiv ity   ( 8 9 . 1 5 %),   s p ec if icity   ( 9 0 . 4 3 %),   a n d   AUC - R OC   ( 0 . 9 4 ) .   R ac h iev ed   th s ec o n d - b est  p er f o r m an ce   with   8 8 . 5 a cc u r ac y ,   f o llo wed   b y   SVM   ( 8 5 . 2 %)   an d   LR   ( 8 2 . 1 %).   T h e   s u p er io r   p er f o r m an ce   of   XGBo o s t   can   be   attr ib u ted   to   its   ab ilit y   to   h an d le  n o n - l in ea r   r elatio n s h ip s ,   m is s in g   v alu es,  an d   f ea t u r in t er ac tio n s   ef f ec tiv ely .       T ab le   3.   Per f o r m a n ce   co m p a r i s o n   of   m ac h in e   lear n in g   m o d e l s   M o d e l   A c c u r a c y   ( % )   S e n s i t i v i t y   ( % )   S p e c i f i c i t y   ( % )   AUC - R O C   X G B o o s t   9 3 . 0   8 9 . 1 5   9 0 . 4 3   0 . 9 4   RF   8 8 . 5   8 5 . 2   8 7 . 8   0 . 9 1   S V M   8 5 . 2   8 1 . 5   8 4 . 3   0 . 8 8   LR   8 2 . 1   7 8 . 9   8 1 . 2   0 . 8 5       4 . 2 .     Cla s s if ica t io n r epo rt   T   T h class if icatio n   r ep o r p r esen ts   d etailed   m etr ics  s u ch   a s   p r ec is io n ,   r ec all,   a n d   F1 - s co r f o r   ea c h   co n d itio n   class ,   p r o v id i n g   in s ig h ts   in to   th m o d el’ s   p er f o r m an ce .   T h XGBo o s m o d el  ac h iev ed   h ig h   p er f o r m an ce   ac r o s s   all  th r ee   class es,  wi th   C las s   0   ( ar r h y th m ias)  s h o win g   0 . 8 9   p r ec i s io n   an d   0 . 9 0   r ec all ,     C las s   1   ( r esp ir at o r y   f ailu r e/ h y p o x ia)   ac h iev in g   0 . 9 1   p r ec is io n   an d   0 . 8 9   r ec all,   a n d   C lass   2   ( AM I )   d em o n s tr atin g   1 . 0 0   p r ec is io n   an d   1 . 0 0   r ec all.   T h p er f ec p er f o r m a n ce   f o r   C lass   2   m ay   b attr ib u ted   to   th e   d is tin ct  p h y s io lo g ical  p atte r n s   ass o ciate d   w ith   AM I ,   wh ic h   ar m o r ea s ily   d is tin g u is h ab le  in   th f ea tu r e   s p ac e,   b u th is   r esu lt  r eq u ir es  ca r ef u in ter p r etatio n   a n d   m ay   in d icate   th n ee d   f o r   a d d it io n al  v alid atio n   o n   in d ep en d en t d atasets   to   en s u r e   g en er aliza b ilit y .     4 . 3 .     Sens it iv it y   a nd   s pecif icit y   R ep o r ted   s en s itiv ity   an d   s p ec if icity   f o llo th s tan d ar d   d e f in itio n s   T P/(T P+FN)   T P/(T P +FN)   an d   T N/( T N+ FP )   T N/( T N+ F P),   r esp ec tiv ely .   On   th h eld - o u t est  s p lit,  th f itted   m o d el  y ield ed   ap p r o x im ately   0 . 8 9 1 5   s en s itiv ity   an d   0 . 9 0 4 3   s p ec if icity .   T h ese  v alu es  in d icate   th at  th class if ier   co r r ec tly   id en tifie s   m o s t   tr u p o s itiv ca s es wh ile  also   m ain tain in g   lo r ate  o f   f alse p o s itiv es.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       I n tellig en t e n g in ee r in g   fr a mewo r fo r   ma n a g in g   h o s p ita l c a r d ia a r r est r eso u r ce s   ( C h a ms E d d in F a th o u n )   1297   4 . 4 .     Co nfusi o n m a t rix   T h co n f u s io n   m atr ix   p r o v id e s   d etailed   b r ea k d o wn   o f   th m o d el’ s   p er f o r m an c ac r o s s   t h d if f er en t   co n d itio n   class es,  s h o win g   tr u p o s itiv es,  f alse  p o s itiv es,  tr u n eg ativ es,  an d   f alse  n eg ati v es.  T h p r ed ictiv e   p er f o r m an ce   o f   th XGBo o s class if ier   is   v is u ally   d etailed   i n   th 3 × 3   g r id   o f   th c o n f u s io n   m atr ix   s h o wn   i n   Fig u r 5.   T h r o ws  o f   th g r id   co r r esp o n d   to   th tr u clin ical  lab els  ( 0 Ar r h y th m ias,  1 R esp ir ato r y   Failu r e/Hy p o x ia,   an d   2 AM I ) ,   wh ile  th co lu m n s   r ep r esen t   th lab els  p r ed icted   b y   th e   m o d el.   T h d iag o n al   ce lls   ar p o p u lated   with   th h i g h est  n u m b er s ,   v is u ally   c o n f ir m in g   th m o d el’ s   h ig h   v o lu m o f   co r r ec t   p r ed ictio n s   ( t r u p o s itiv es)  a cr o s s   all  ca teg o r ies.  C o n v er s ely ,   th e   o f f - d iag o n al  ce lls   c o n tain   n o tab ly   lo w   n u m b er s ,   illu s tr atin g   t h m o d e l’ s   m in im al  cr o s s - class   m is cla s s if icatio n   an d   lo w   f alse - p o s itiv r ates.           Fig u r e   5 .   C o n f u s io n   m atr ix   ev alu atin g   th e   XGBo o s t   class if ier s   p e r f o r m a n c e       4 . 5 .     RO curv a nd   prec is i o n - re ca ll c urv e   T h e   R OC   cu r v e   an d   p r ec is io n - r ec all   cu r v e   p r o v id e   in s ig h ts   in to   th tr ad e - o f f s   b etwe en   tr u p o s itiv r ates  an d   f alse  p o s itiv r ate s ,   an d   p r ec is io n   v er s u s   r ec a ll,  r esp ec tiv ely .   Sp ec if ically ,   th d is cr im in ato r y   ca p ab ilit y   o f   th e   XGBo o s class if ier   is   v is u ally   v alid ated   b y   th R OC   cu r v illu s tr ated   i n   F ig u r 6.   T h g r ap h   p lo ts   th tr u e   p o s itiv r ate   ( s en s itiv ity )   ag ain s th e   f a ls p o s itiv r ate  ( 1 - s p ec if ici ty )   ac r o s s   v ar io u s   class if icatio n   th r esh o ld s   f o r   th e   th r ee   d is tin ct   r is k   f ac to r s .   T h e   cu r v es   p l o ttin g   clo s ely   to   t h e   to p - lef co r n er   a n d   th eir   co r r esp o n d in g   h ig h   ar ea   u n d er   t h c u r v e   ( AUC)  v alu es  v is u ally   co n f ir m   th m o d e l’ s   r o b u s ab ilit y   t o   co r r ec tly   d is tin g u is h   b etwe en   Ar r h y th m ias,  AM I ,   an d   R esp ir ato r y   Failu r e.   T h is   h ig h   d e g r ee   of   s ep a r ab ilit y   en s u r es   th at   clin ical   r eso u r ce s   a re   not   m is allo ca ted   d u e   to   f al s alar m s .           Fig u r e   6 .   R OC   cu r v e   ev alu atin g   th e   d iag n o s tic   ab ilit y   of   th e   XGBo o s t   clas s if ier   ac r o s s   th e   d is tin ct     r is k   f ac to r   c a t e g o r i e s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l Vo l.  1 5 ,   No .   3 Sep tem b er   20 2 6 :   1 2 9 0 - 1 3 0 2   1298   4 . 6 .     F e a t ure  im po rt a nce  a na ly s is   XGBo o s g ain - b ased   im p o r ta n ce   r an k e d   h ea r r ate  ( lev el  a n d   v ar iab ilit y ) ,   o x y g en   s atu r a tio n ,   b lo o d   p r ess u r e,   an d   r esp ir ato r y   r ate  h ig h ly .   T h at  o r d er in g   m atch es  h o I C team s   p r io r itize  h em o d y n am ic  an d   r esp ir ato r y   m o n ito r in g it  d o e s   n o b y   its elf   p r o v ca u s ality ,   b u it  in cr ea s es  co n f id en ce   t h at  th e   m o d el  is   n o t   d r iv en   b y   o b s cu r ar tifa ct  f ea tu r es.     4 . 7 .     Su mm a ry   o f   k ey   f ind in g s   X G B o o s t   r e ac h e d   a b o u t   9 3 %   ac c u r a c y   w i t h   8 9 . 1 5 % s e n s i ti v i ty   a n d   9 0 . 4 3 %   s p e c i f i c i t y   a n d   A U C - R O C   0 . 9 4 5 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   o n   th tr ain in g   p o r tio n   was  s tab le  ( m ea n   ac cu r ac y   a b o u t   9 2 . 8 %,  SD  1 . 2 %).   Per class   m etr ics we r s tr o n g   o v er all; p er f ec t sco r es f o r   o n c lass   war r an t e x ter n al  ch ec k s   f o r   o v e r f itti n g .     4 . 8 .     Dis cus s io n   Ou r   s tu d y   s u g g ests   th at  th X GB o o s t - b ased   ap p r o ac h   ac h ie v es  h ig h er   ac cu r ac y   ( 9 3 . 0 %)  co m p ar e d   to   ex is tin g   m o d els  in   th liter atu r e,   s u ch   as  C r e s p í   et  a l.   ( 8 2 . 4 %),   B lo m b er g   et  a l.   ( 8 4 . 5 %),   an d   Kim   et   a l.   ( 8 8 . 6 %).   T h e   p r o p o s ed   m eth o d   m ay   b e n ef it   f r o m   th e   co m p r eh en s iv e   f ea tu r en g in ee r in g   an d   tem p o r a l   win d o win g   ap p r o ac h   with o u ad v er s ely   im p ac tin g   c o m p u tat io n al  ef f icien cy .   T h m o d el’ s   ab ilit y   to   p r ed ict   ca r d iac  ar r est  1 2   h o u r s   in   ad v an ce   p r o v id es  s ig n if ica n ad v an tag o v er   e x is tin g   ap p r o ac h es   th at   ty p ically   f o cu s   on   s h o r ter   p r e d ictio n   win d o ws   or   lack   th e   tem p o r al   r eso lu tio n   n ee d ed   f o r   ea r ly   i n t e r v e n t i o n .   T ab le   4   p r o v id es   a   co m p ar is o n   of   o u r   m o d el   with   r elate d   w o r k s   in   ter m s   of   p r ed ictio n   ac cu r ac y ,   s en s itiv ity s p ec if icity ,   an d   d ataset  ch ar ac t er is tics .       T ab le   4.   C o m p ar is o n   of   p r ed ic tio n   m o d els   f o r   ca r d iac   e v e n t s   A u t h o r s   P r e d i c t i o n   t i m i n g   A c c u r a c y   ( % )   S e n s i t i v i t y   ( % )   S p e c i f i c i t y   ( % )   D a t a s e t   C r e s p í   e t   a l .   [ 2 7 ]   24   h o u r s   i n   a d v a n c e   8 2 . 4   8 0 . 8   -   D a t a   f r o m   750   r e c o r d s   o f   6 2 0   p a t i e n t s   f r o m   M a y   2 0 0 9   t o   D e c e m b e r   2 0 2 1   R a h a d i a n   e t   a l .   [ 2 8 ]   P r e h o s p i t a l ,   on   sce n e   or   e n   r o u t e   -   7 6 . 7   -   P a n - A si a   Tr a u m a   O u t c o mes   S t u d y   ( P A TO S )   d a t a b a s e   S o u d a n   et   a l .   [ 2 9 ]   1 - 1 2   h o u r s ,   60  m i n u t e s   p r e c e d i n g   CA   80   -   -   V i t a l   s i g n s   f r o m   H E R   s y s t e m   B l o m b e r g   e t   a l .   [ 3 0 ]     E m e r g e n c y   c a l l s   8 4 . 5   8 4 . 5   9 7 . 1   C o p e n h a g e n   E M S d a t a b a s e   M u r u g a p p a n   et   a l .   [ 3 1 ]   5   mi n u t e s   be f o r e   VF   o n s e t   1 0 0   9 7 . 1 2   9 7 . 1 2   M I T - B I H   d a t a b a s e s   K i m   et   a l .   [ 3 2 ]   1 - h o u r s   b e f o r e   o c c u r - r e n c e   8 8 . 6   5 0 . 7   4 1 . 2   D a t a   f r o m   2 9 , 1 8 1   pa t i e n t s   in   I C U   of   t w o   h o s - p i t a l s   O u r   S t u d y   12   h o u r s   i n   a d v a n c e   9 3 . 0   8 9 . 1 5   9 0 . 4 3   V i t a l   s i g n s   f r o m   c o m p r e h e n s i v e   I C U   d a t a se t   M I M I C   IV   9 0 0 0   p a t i e n t s       4 . 8 . 1 .   P re dict io n a cc ura cy   a nd   s en s it iv it y   O u r   m o d e l   a c h i e v e d   an   a c c u r a c y   of   9 3 % ,   h i g h e r   t h a n   t h o s e   r e p o r t e d   by   C r e s p í  e t   a l .   [ 2 7 ]   ( 8 2 . 4 % ) ,   B lo m b er g   et  a l.   [ 3 0 ]   ( 8 4 . 5 %),   an d   Kim   et  a l.   [ 3 2 ]   ( 8 8 . 6 %).   Als o ,   o u r   m o d el s   s en s itiv ity   o f   8 9 . 1 5 is   h ig h e r   th an   th at  o f   R ah ad ian   et  a l.   [ 2 8 ]   ( 7 6 . 7 %)  an d   Kim   et  a l.   ( 5 0 . 7 %).     4 . 8 . 2 .   Sp ec if icit y   T h s p ec if icity   o f   o u r   m o d el  was  also   v er y   h ig h   at   9 0 . 4 3 % .   T h is   v al u is   clo s e   to   th e   s p ec if icities   r ep o r ted   b y   B lo m b er g   et  a l.   ( 9 7 . 1 %)  an d   Mu r u g a p p an   e a l.   ( 9 7 . 1 2 %).   Su ch   co m p a r ab le  p er f o r m an ce   s u g g ests   th at  o u r   class if ier   m ain tain s   lo r ate  o f   f alse  p o s i tiv es  r elativ to   p r ev io u s ly   p u b lis h ed   ap p r o ac h es   o n   r elate d   ca r d iac  p r ed ictio n   t ask s .     4 . 8 . 3 .   Da t a s et   cha r a ct er is t ics   I n   o u r   p r o jec t,   t h u s e d   d atas et   was c o m p r e h e n s i v in   n at u r e ,   r e g ar d i n g   I C v it al  s i g n   m e as u r em e n ts ,   en h a n ci n g   t h p r e d i cti v e   p o w er   o f   t h m o d el.   T h is   c o n tr a s ts   wit h   s tu d i es,   s u c h   as  C r e s p í  et  a l .   [ 2 7 ]   a n d   R ah a d i a n   et   a l .   [ 2 8 ] ,   w h e r e   d i f f e r e n t   d at ase ts   wit h   d if f e r en t p ar am ete r s   we r e   u t ili ze d .   O u r   m o d el   o f   f o r e ca s t in g   m e d ic al   c o n d iti o n s   u p   to   1 2   h o u r s   i n   a d v a n c b r i n g s   s e v e r al  a d v a n ta g es i n   r es o u r c m a n ag e m e n t   t o   t h I C U .     4 . 8 . 4 .   E a rly   det ec t io n a nd   inte rv ent io n   By   p r e d i ct i n g   c o n d i ti o n s   s u c h   as   a r r h y t h m i as ,   h y p o x i a ,   a n d   AM I   m u c h   in   a d v a n c e ,   our   m o d el   h e l p s   t h e   h e a l t h c a r e   p r o v i d e r   a l l o c a t e   r es o u r c e s   e f f i c ie n t l y ,   p r e p a r e   f o r   p o s s i b l e   c o m p l i c at i o n s ,   a n d   h e n c e   t a k e   p r e v e n t i v e   m ea s u r es.  T h is   p r o ac tiv e   a p p r o ac h   g r ea tly   en h an ce s   p atie n t   o u tco m es   wh ile   m a k in g   u ltim ate   u s e   of   r eso u r ce s   s p en t in   th I C U.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       I n tellig en t e n g in ee r in g   fr a mewo r fo r   ma n a g in g   h o s p ita l c a r d ia a r r est r eso u r ce s   ( C h a ms E d d in F a th o u n )   1299   4 . 8 . 5 .   Co m pr ehens iv m o nit o ring   C o n tin u al  m o n ito r in g   o f   t h p atien t’ s   v ital  s ig n s ,   co m b in e d   with   m u ltip le  p r e d ictiv v ar ia b les,  h elp s   th m o d el  ca p tu r m o r c o m p lete  clin ical  p ictu r e.   T h i s   co m p r eh en s iv r ep r esen tatio n   s u p p o r ts   m o r e   ac cu r ate  id en tific atio n   o f   s u b tl p h y s io lo g ical  ch a n g es  p r ec e d in g   ca r d iac  d eter io r atio n .   As  r esu lt,  th e   m o d el   ca n   g en er ate  p r ed ictio n s   th at  a r b o th   m o r r eliab le  an d   clin ically   m ea n in g f u l f o r   d ec is io n   s u p p o r t.     4 . 8 . 6 .   Sca la bil it y   a nd   a da pta bil it y   B ec au s e   our   m o d el   is   b ased   on   ea s ily   av ai lab le   I C U   d ata   an d   a   s tr o n g   m ac h in e   lear n i n g   te ch n iq u e,   it   is   s ca lab le  an d   ad ap ta b le  to   d if f er en clin ical  s ettin g s .   He n ce ,   b r o ad   a p p licab ilit y   an d   i m p ac ar e n s u r ed .   T h is   s tu d y   ex p lo r ed   co m p r eh en s iv p r e d ictiv m o d el  f o r   ca r d iac  a r r est  in   I C h ea r p atien ts   u s in g   th e   MI MI C - IV   d atab ase   with   9 , 0 0 0   p atien ts .   Ho wev er ,   f u r t h er   a n d   in - d e p th   s tu d ies   m ay   be   n e ed ed   to   c o n f i r m   its   g en er aliza b ilit y ,   esp ec ially   r e g ar d in g   ex te r n al  v alid atio n   o n   in d ep en d en d atasets   f r o m   d if f er en h ea lth ca r e   in s titu tio n s .   Th m o d el’ s   p er f o r m an ce   o n   C lass   2   ( AM I )   with   1 0 0 p r ec is io n   an d   r ec all,   wh ile  im p r ess iv e ,   r e q u i r e s   c a r e f u l   i n t e r p r e ta t i o n   an d   m a y   b e n e f i t   f r o m   a d d i ti o n a l   v a l i d a ti o n   to   e n s u r e   it   is   not   o v e r f i t t i n g   to   s p e ci f i p a t t e r n s   in   t h e   t r ai n i n g   d a t a .   Ad d i t i o n a l l y ,   t h e   s t u d y   f o c u s e d   on   t h r e e   s p ec i f i c   c a r d i a c   c o n d i ti o n s ;   f u t u r e   r e s ea r c h   s h o u ld   ex p lo r th e   m o d el’ s   a p p licab ilit y   to   b r o ad er   r an g e   o f   ca r d iac  e v en ts   an d   p atien t p o p u latio n s .   Ou r   s tu d y   s u g g ests   th at  g r ad i en t - b o o s ted   m o d els  o n   s tr u ct u r ed   v ital s   ca n   o u tp e r f o r m   g e n er ic  ea r l y   w a r n i n g   s c o r e s   w h e n   t h e   t a s k   is   f r a m e d   as   m u l t i - c l a s s   m e c h a n i s m   t r i a g e .   F o l l o w   o n   w o r k   c o u l d   a d d   l a b o r a t o r i e s   an d   m ed icatio n s ,   u s SHAP - s ty le  attr ib u tio n s   [ 2 1 ]   an d   L I ME   [ 3 9 ]   at  t h b e d s id [ 4 0 ] ,   an d   test   r ea l - tim o r   p r o s p ec tiv d e p lo y m e n ts .       5.   CO NCLU SI O N   T h is   s tu d y   s u cc ess f u lly   d ev e lo p ed   an d   v alid ated   m ac h i n lear n in g - b ased   p r ed ictio n   m o d el  f o r   ca r d iac  ar r est  r is k   in   I C h ea r p atien ts   u s in g   v ital  s ig n   m e asu r em en ts   r ec o r d ed   1 2   h o u r s   b ef o r th e   ev en t .   T h XGBo o s class if ier   d em o n s tr ated   s u p e r io r   p er f o r m a n ce   co m p ar ed   to   th o th er   ev alu ated   alg o r ith m s ,   ac h iev in g   9 3 ac cu r ac y ,   8 9 . 1 5 s en s itiv ity ,   an d   9 0 . 4 3 s p ec if icity   u n d e r   5 - f o l d   cr o s s - v alid atio n .     T h ab ilit y   to   p r ed ict   ca r d iac   ar r est  1 2   h o u r s   in   ad v an ce   p r o v id es  clin ician s   with   m ea n in g f u win d o w   f o r   ear ly   in ter v e n tio n   an d   m o r ef f ec tiv allo ca tio n   o f   cr itical  ca r r eso u r ce s .   T h k e y   co n tr ib u tio n s   o f   th is   wo r k   ar f o u r f o ld   an d   clo s e ly   in ter co n n ec ted .   First,  we  p r o p o s ed   a   p r ed ictio n   m o d el  s p ec if ically   tailo r ed   to   I C h ea r p atien ts ,   f o cu s in g   o n   clin ically   r elev an m ec h an is m s   o f   d eter io r atio n .   Seco n d ,   we   in tr o d u ce d   a   tem p o r al  win d o win g   s tr ateg y   t h at  ca p t u r es  v ital   s ig n   p atter n s   in   th 1 2   h o u r s   p r ec e d in g   ca r d iac  ar r est,  allo win g   th m o d el  to   ex p lo it  d y n am ic  c h an g es  r ath er   th an   is o lated   m ea s u r em en ts .   T h ir d ,   we   s y s tem atica lly   co m p ar ed   s ev er al  m ac h in lear n in g   alg o r ith m s   an d   f o u n d   th a t   XGBo o s d eliv er ed   th e   b est  o v er all  p er f o r m a n ce   ac r o s s   s tan d ar d   class if icatio n   m et r ics.  Fo u r th ,   we   co n d u cte d   f ea tu r im p o r tan ce   a n aly s is ,   wh ich   h ig h lig h ted   h ea r r ate,   o x y g e n   s atu r a tio n ,   an d   b lo o d   p r ess u r as  lead in g   p r ed icto r s ,   th e r eb y   r ein f o r cin g   th clin ical  p lau s ib ilit y   an d   i n ter p r etab ilit y   o f   t h m o d el’ s   o u tp u ts .   Desp ite  th ese  s tr en g th s ,   s ev er al  lim itatio n s   s h o u ld   b ac k n o wled g e d   to   s u p p o r a   b alan ce d   in ter p r etatio n   o f   th f in d i n g s .   T h m o d el  was  tr ain e d   an d   v a lid ated   o n   s in g le   d ataset,   s o   ex ter n al  v alid ati o n   u s in g   d ata  f r o m   o t h er   h o s p itals   an d   h ea lth ca r s y s tem s   is   n ee d ed   to   co n f ir m   its   g e n er aliza b ilit y .   T h p e r f ec t   p er f o r m an ce   o b s er v e d   f o r   th e   AM I   class   s u g g ests   r is k   o f   o v e r f itti n g   f o r   th is   s u b g r o u p   a n d   war r an ts   f u r th er   an aly s is   with   ad d itio n al  an d   m o r d iv e r s s am p les.  I n   ad d itio n ,   th cu r r e n wo r k   f o cu s e d   o n   th r ee   s p ec if ic   ca r d iac  co n d itio n s ,   wh ich   m a y   lim it  th ap p licab ilit y   o f   th e   ap p r o ac h   to   o th er   f o r m s   o f   c ar d iac  d eter io r atio n   o r   to   b r o a d er   p atien p o p u la tio n s .   Fin ally ,   th m o d el  h as  n o y et  b ee n   ev alu ated   in   r ea l - tim clin ical  wo r k f lo ws,  an d   p r o s p ec tiv s tu d ies  ar r eq u ir ed   to   ass ess   it s   p r ac tical  im p ac o n   d ec is io n   m ak in g ,   r eso u r ce   u tili za tio n ,   an d   p atien t o u tco m es.   B u ild in g   o n   th ese   r esu lts ,   s ev er al  d ir ec ti o n s   f o r   f u tu r e   r e s ea r ch   ca n   en h a n ce   b o th   ac c u r ac y   an d   clin ical  u s ef u ln ess .   On e   im p o r tan a v en u e   is   to   in teg r ate   ad d itio n al   clin ical  v ar iab les,   s u ch   as   lab o r at o r y   v alu es,  m ed icatio n   ex p o s u r e,   an d   d em o g r ap h ic   ch ar ac te r is tics ,   to   en r ich   t h f ea tu r s p ac an d   p o ten tially   im p r o v e   p r ed ictiv e   p er f o r m an ce .   An o th er   p r o m is in g   d ir ec ti o n   is   to   in co r p o r ate  ex p lain a b le  AI   tech n iq u es  to   m ak in d iv id u al  p r e d ictio n s   m o r tr an s p ar e n t a n d   to   h elp   cli n ician s   u n d er s tan d   w h ich   v ital   s ig n   p atter n s   d r iv e   r is k   esti m ates.  Fu r th er   wo r k   is   also   n ee d ed   to   d ev elo p   an d   test   r ea l - tim p r ed ictio n   s y s tem s   th at  ca n   b em b ed d e d   with in   ex is tin g   I C m o n ito r in g   in f r astru ctu r e,   e n ab lin g   c o n tin u o u s   r is k   esti m atio n   at  th b e d s id e .   Pro s p ec tiv v alid atio n   s tu d i es sh o u ld   b co n d u cted   to   q u a n tify   h o s u ch   s y s tem s   in f lu en ce   clin ical  d ec is io n s ,   r eso u r ce   m an ag em e n t,  an d   p atien o u tco m es  in   r o u tin e   p r ac tice.   I n   p ar allel,   ex p lo r in g   d ee p   lear n in g   ar ch itectu r es  th at  b etter   ca p tu r co m p lex   tem p o r al  d ep e n d en cies  in   v ital  s ig n   d ata  m ay   y ield   ad d itio n al   p er f o r m an ce   g ai n s ,   p r o v id ed   t h at  in ter p r etab ilit y   a n d   co m p u tatio n al  ef f icien cy   a r p r eser v ed .   I n   c o n clu s io n ,   th is   s tu d y   d e m o n s tr ates  th p o ten tial  o f   m ac h in lear n in g ,   an d   in   p ar tic u lar   XGBo o s t,  f o r   ea r ly   p r e d ictio n   o f   ca r d iac   ar r est  in   I C h ea r p ati en ts   b ased   o n   r o u tin ely   co l lecte d   v ital  s ig n s .     T h m o d el’ s   s tr o n g   p er f o r m a n ce   an d   1 2 - h o u r   p r ed ictio n   h o r izo n   s u g g est  th at  it  ca n   s er v as  v alu ab le   to o l   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.