Robust filters for intensive care monitoring: beyond the running median / Robuste Filter für intensivmedizinisches Monitoring: mehr als ein gleitender Median
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Karen Schettlinger
Abstract
Current alarm systems in intensive care units create a very high rate of false positive alarms because most of them simply compare physiological measurements to fixed thresholds. An improvement can be expected when the actual measurements are replaced by smoothed estimates of the underlying signal. However, classical filtering procedures are not appropriate for signal extraction, as standard assumptions, such as stationarity, do no hold here: the time series measured often show long periods without change, but also upward or downward trends, sudden shifts and numerous large measurement artefacts. Alternative approaches are needed to extract the relevant information from the data, i.e., the underlying signal of the monitored variables and the relevant patterns of change, such as abrupt shifts and trends. This article reviews recent research on filter-based online signal extraction methods designed for application in intensive care.
Zusammenfassung
Die gegenwärtig auf medizinischen Intensivstationen eingesetzten Alarmsysteme führen zu einem hohen Anteil an falsch-positiven Alarmen, da sie größtenteils auf einfachen Schwellwert-Vergleichen basieren. Eine Ersetzung der physiologischen Rohdaten durch eine Schätzung des zugrunde liegenden Signals mittels Glättungsverfahren verspricht diesbezüglich eine Verbesserung. Da jedoch Standard-Annahmen der Zeitreihenanalyse, wie z.B. Stationarität, für intensivmedizinische Daten nicht erfüllt sind, eignen sich übliche Filter in diesem Kontext nicht. Die zu analysierenden Zeitreihen verlaufen zwar häufig über große Zeitabschnitte ohne große Änderungen, weisen aber auch Trends und Sprünge sowie eine große Anzahl an Messartefakten auf. Aus diesem Grund werden alternative Ansätze benötigt, um die wesentlichen Informationen zeitnah aus den Daten zu extrahieren, nämlich die zugrunde liegenden Signalwerte der überwachten Variablen und relevante Muster wie Sprünge und Trendänderungen. Dieser Artikel gibt einen Überblick über neue Filter zur Online-Signalextraktion in der Intensivmedizin.
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