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基於AI的Tra台灣娛樂城創傷性腦損傷重症監護算法

芬蘭最近的一項研究提出了第一種基於人工智能(AI)的算法,該算法可用於重症監護室進行治療 新娛樂城體驗金嚴重tr患者leo娛樂城腦自動損傷。該項目是芬蘭三所大學電競運彩分析醫院之間的合作項目:赫爾辛基大學醫院,庫奧皮奧大學醫院和圖爾庫大學醫院。

腦外傷(TBI)是導致死亡和發病的重要全球原因,其發病率不斷上升,尤其是在中低收入國家。最嚴重的TBI在重症監護病房(ICU)中進行治療威力彩開獎時間是幾點,但是儘管提供了適當和高質量的護理,仍有大約三分之一的患者死亡。

患有嚴重的TBI的患者會失去知覺,這使得在重症監護期間準確監測患者的狀況具有挑戰性。在ICU中,連續監測數十個變量(例如顱內壓,平均動脈壓和腦灌注壓),這些變量間接提供有關患者狀況的信息。

但是,只有一個變量,例如顱內壓,每天可能會產生數十萬個數據點。因此,人腦不可能從所有監視的數據中理解所產生的數百萬個每日收集的數據點。這就是為什麼赫爾辛基大學醫院(HUS)的研究人員開始開發基於人工智能(AI)的算法,該算法可以幫助醫生治療患有嚴重TBI的患者。在我娛樂城比較最好的是,這種算法可以預測單個患者的結果,並給出有關患者的狀況和預後以及治療期間其變化的客觀數據。

“像這樣的動態預後模型以前從未提出過。雖然t信用卡娛樂城他是一個概念證明,我們將這種算法應用於日常臨床實踐尚需時日,我們的研究反映了現代重症監護的發展方向和方向”,實驗輔助教授Rahul 拉吉說HUS的神經外科及其論文的作者之一。

該算法可以預測患者在30天內死亡的概率,捕 魚 遊戲 電腦 版準確度為80-85%。

“我們開發了兩種獨立的算法。第一種算法更簡單,並且僅基於客觀監視數據。第二種算法稍微複雜一些,其中包括有關意識水平的數據,這些數據是通過廣泛使用的格拉斯哥昏迷量表評分來衡量的。不出所料,較複雜的算法的精度略高於較簡單算法的精度。儘管如此,這兩種算法的準確性都是驚人的真人娛樂城HUS分析和AI開發部的數據科學家Eetu Pursiainen表示,考慮到更簡單的模型僅基於三個主要變量,而更複雜的模型僅基於五個主要變量,該模型就變得越來越好。算法。

將來,仍然必須在國家和國際外部數據集中對算法進行驗證。

芬蘭是專業醫療領域人工智能解決方案的全球領導者之一,赫爾辛基大學醫院是歐洲最大的醫院之一,在將芬蘭卓越成就帶入世界方面發揮著重要作用。因此,我們認為這是合乎道德的重要行為,並在國內和國際範圍內免費公開共享我們的算法以進一步發展”,HUS人工智能指導小組主席兼神經外科副教授Miikka Korja說道。赫爾辛基大學。

參考

拉吉 (2019)創傷性腦損傷後基於機器學習的動態死亡率預測。 科學報告DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-019-53889-6

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