Аннотация:
В работе представлена первая математически строгая система мультимодальной объяснимости для трёхканальных физиологических сигналов (электрокардиограммы (ЭКГ), фотоплетизмограммы (ФПГ), инвазивного артериального давления (ИАД)) в задаче классификации истинных и ложных тревог желудочковой тахикардии (ЖТ) в отделениях реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ). Введена новая метрика согласованности объяснений Coherence на основе временных атрибуций Integrated Gradients между модальностями с теоретическим обоснованием её связи с устойчивостью локальных суррогатов. Разработанная архитектура ResNetFusionClassifier с механизмом адаптивного внимания обеспечивает специализированную обработку каждой модальности с последующим интеллектуальным слиянием признаков. Экспериментальная валидация на расширенном датасете VTaC (1,247 эпизодов от 982 пациентов) [clifford2016false] продемонстрировала Accuracy 0.873, F1-score 0.873, AUC-ROC 0.926 с статистически значимым различием метрики Coherence между истинными и ложными тревогами ($p < 0.001$). Практическое применение системы детекции продемонстрировало высокую полноту выявления критических случаев (Recall = 0.878) при существенном снижении количества ложных тревог, что подтверждает клиническую применимость разработанного подхода для решения проблемы «усталости от тревог» в ОРИТ.
Полный текст:
PDF файл (6573 kB)