AI
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基于纵向不规则数据的重症监护病房患者动态实时风险预测模型的开发与验证
摘要 背景: 在重症监护病房(ICU)中,患者病情变化迅速,及时准确地预测短期死亡风险至关重要。传统评分系统,如简化急性生理评分(SAPS)和急性生理与慢性健康评估(APACHE)…
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人工智能在重症领域中的应用:机遇与挑战
随着越来越多可用的高维健康数据的出现,以及处理和分析它们的计算能力的加速,出现了一个新兴的机会,以更清晰、精确和高效的方式定义健康和疾病状态及其潜在的生理和病理生理机制。理想情况下…
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重症医学临床研究2023回顾及展望-其他-AI
重症医学临床研究2023回顾及展望-其他-AI 重症加强护理病房(ICU)的人工智能(AI)研究主要集中在开发模型(从线性回归到深度学习)来预测结果,如死亡率或败血症[…
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文献学习-使用基于视频的深度学习预测术后右心室衰竭
尽管几十年来不断改进,但超声心动图中丰富的时间分辨数据仍未得到充分利用。仅仅将复杂的心壁运动模式简化为心脏功能测量的一小部分。在这里,作者描述了一个视频 AI 系统,该系统经过训练…