表 2. Testing results based on MIMIC-Ⅲ cases.

基于 MIMIC-Ⅲ病例的测试结果

组别	AUROC (mean ± std)	AUPRC (mean ± std)	灵敏度 (mean ± std)	特异度 (mean ± std)	正确率 (mean ± std)
注：targetLSTM 和 transLSTM 算法采用经典 LSTM 结构，targetLSTM(G) 和 transLSTM(G) 算法采用 LSTM 的流行变体 GRU
A 组
targetLSTM 算法	0.806 8 ± 0.029 6	0.559 4 ± 0.065 0	0.697 6 ± 0.060 2	0.777 6 ± 0.029 6	0.760 6 ± 0.022 3
transLSTM 算法	0.834 3 ± 0.025 9	0.604 7 ± 0.049 1	0.753 0 ± 0.056 3	0.762 0 ± 0.029 6	0.760 2 ± 0.025 0
targetLSTM(G) 算法	0.815 4 ± 0.030 0	0.569 8 ± 0.066 5	0.713 0 ± 0.063 6	0.777 6 ± 0.033 6	0.763 8 ± 0.027 3
transLSTM(G) 算法	0.838 7 ± 0.026 0	0.609 6 ± 0.060 4	0.778 3 ± 0.052 0	0.766 1 ± 0.037 8	0.768 9 ± 0.031 0
B 组
targetLSTM 算法	0.805 7 ± 0.036 8	0.470 7 ± 0.065 7	0.663 0 ± 0.060 2	0.785 5 ± 0.032 9	0.766 7 ± 0.028 0
transLSTM 算法	0.842 9 ± 0.033 1	0.531 0 ± 0.072 3	0.720 9 ± 0.090 1	0.785 1 ± 0.030 4	0.774 9 ± 0.026 0
targetLSTM(G) 算法	0.822 4 ± 0.042 4	0.484 1 ± 0.080 4	0.699 0 ± 0.077 2	0.774 0 ± 0.037 8	0.762 4 ± 0.028 5
transLSTM(G) 算法	0.842 5 ± 0.034 4	0.526 3 ± 0.087 8	0.741 1 ± 0.080 5	0.775 1 ± 0.033 1	0.769 6 ± 0.028 5
C 组
targetLSTM 算法	0.845 0 ± 0.015 9	0.365 1 ± 0.051 5	0.717 8 ± 0.043 7	0.797 8 ± 0.019 9	0.791 6 ± 0.017 2
transLSTM 算法	0.860 9 ± 0.019 3	0.412 8 ± 0.061 4	0.759 3 ± 0.052 8	0.801 4 ± 0.016 9	0.798 2 ± 0.014 9
targetLSTM(G) 算法	0.852 8 ± 0.017 4	0.380 8 ± 0.053 4	0.721 5 ± 0.059 9	0.804 9 ± 0.023 2	0.798 4 ± 0.018 6
transLSTM(G) 算法	0.865 0 ± 0.019 7	0.424 5 ± 0.056 8	0.760 5 ± 0.059 7	0.806 0 ± 0.019 2	0.802 5 ± 0.016 0
D 组
targetLSTM 算法	0.755 0 ± 0.030 2	0.422 2 ± 0.070 0	0.629 3 ± 0.055 6	0.740 6 ± 0.033 7	0.721 0 ± 0.028 7
transLSTM 算法	0.793 6 ± 0.034 5	0.494 3 ± 0.057 8	0.692 2 ± 0.080 6	0.742 5 ± 0.037 8	0.733 2 ± 0.030 9
targetLSTM(G) 算法	0.772 4 ± 0.032 9	0.436 5 ± 0.058 5	0.666 8 ± 0.080 9	0.743 9 ± 0.027 8	0.730 3 ± 0.022 8
transLSTM(G) 算法	0.793 6 ± 0.036 5	0.493 1 ± 0.062 7	0.698 3 ± 0.071 6	0.742 3 ± 0.030 5	0.734 4 ± 0.025 4
E 组
targetLSTM 算法	0.820 6 ± 0.037 9	0.444 7 ± 0.090 5	0.676 6 ± 0.085 3	0.813 0 ± 0.029 6	0.799 2 ± 0.025 2
transLSTM 算法	0.850 6 ± 0.032 1	0.504 2 ± 0.092 8	0.722 0 ± 0.091 5	0.822 8 ± 0.034 3	0.812 3 ± 0.025 1
targetLSTM(G) 算法	0.826 9 ± 0.036 7	0.444 2 ± 0.087 5	0.675 3 ± 0.088 2	0.812 9 ± 0.035 3	0.798 7 ± 0.028 2
transLSTM(G) 算法	0.851 5 ± 0.032 4	0.509 0 ± 0.095 6	0.729 3 ± 0.077 3	0.815 5 ± 0.035 5	0.806 4 ± 0.027 5
F 组
targetLSTM 算法	0.756 9 ± 0.120 6	0.438 9 ± 0.170 0	0.556 0 ± 0.195 9	0.786 9 ± 0.083 5	0.750 9 ± 0.078 5
transLSTM 算法	0.824 4 ± 0.070 4	0.579 1 ± 0.168 4	0.646 7 ± 0.190 9	0.829 9 ± 0.065 9	0.801 8 ± 0.047 2
targetLSTM(G) 算法	0.776 2 ± 0.109 7	0.463 2 ± 0.153 9	0.618 2 ± 0.131 1	0.792 6 ± 0.097 6	0.767 0 ± 0.091 5
transLSTM(G) 算法	0.841 3 ± 0.060 2	0.598 3 ± 0.174 4	0.709 2 ± 0.162 5	0.814 8 ± 0.060 5	0.799 1 ± 0.047 5
G 组
targetLSTM 算法	0.829 8 ± 0.018 0	0.393 5 ± 0.070 2	0.699 1 ± 0.052 2	0.800 8 ± 0.025 8	0.790 6 ± 0.020 8
transLSTM 算法	0.861 7 ± 0.018 9	0.468 7 ± 0.073 2	0.747 5 ± 0.059 3	0.807 9 ± 0.022 6	0.801 5 ± 0.016 9
targetLSTM(G) 算法	0.838 8 ± 0.022 6	0.397 0 ± 0.070 5	0.734 0 ± 0.059 4	0.803 8 ± 0.026 9	0.796 8 ± 0.021 8
transLSTM(G) 算法	0.866 8 ± 0.017 1	0.473 1 ± 0.054 3	0.766 3 ± 0.054 2	0.806 6 ± 0.021 5	0.802 6 ± 0.015 9