关于这个研究课题
大数据和人工智能在当代医疗创新的前沿,尤其是病危。通常,这是框架的上下文中个性化护理。“组学”等主要biospecimen进步分析平台可以打开许多症状和疾病的生化病理生理学病危人群困扰。然而,这些技术并不是立即床边临床医生,也不清楚他们会产生实实在在的影响治疗或结果。临床医生需要人工智能工具植根于诊断检测和治疗的生理反应。
电子病历(EMR)是一种广泛使用,许多基于机器学习模型随时可用的替代数据来源的症状如脓毒症和急性呼吸窘迫综合征。然而,模型设计师依靠EMR的数据可能不合并功能代表生理反应诊断程序或治疗干预。生理变化故意医源性压力源是一个指导原则在当代的急救护理,并代表大数据的一个未被充分利用的资源。本文主题收集的目标是:
(1)强调特定的方式动态生理挑战住院病人可以使用捕获如功能性血流动力学监测、建立原则和新技术如videomicroscopy microcirculatory流;
(2)演示如何搭配生理挑战强大的机器学习算法为决策支持创建一个有用的数据资源。
本研究课题将提供一个详尽的审查的数据源获取元素动态生理。这些包括简单的诊断评估如毛细血管再充盈或杂音通过听诊器听到,更先进的诊断工具,如即时超声波,床边评估流体反应如脉压或中风的体积变化。这些工具和技术都可以诊断临床重要疾病和器官灌注和条件可以测试响应方面的治疗。作者应该提供一个解决这些主题的总结的每个工具或技术基于ai的临床决策支持的背景下,讨论使用每个特定的挑战,并建议那些是可以克服的。
话题特别感兴趣的是那些提议使用AI在下列环境:(1)诊断或预测疾病;(2)促进非侵入性的估计更多的入侵动态指标;(3)伦理问题特定的上下文中使用人工智能动态生理(例如,对全球的影响进入资源稀缺性AI环境)。本文主题集合的另一目的是提供一个总结常见的挑战所有形式的动态生理评估,限制他们使用人工智能设计用于急救护理,建议如何克服,并提出未来的发展方向。
主题编辑安德烈·霍尔德宣布他收到百特国际资金和议长费用和咨询费用从飞利浦临床输入。所有主题编辑器声明没有利益冲突的研究课题。
电子病历(EMR)是一种广泛使用,许多基于机器学习模型随时可用的替代数据来源的症状如脓毒症和急性呼吸窘迫综合征。然而,模型设计师依靠EMR的数据可能不合并功能代表生理反应诊断程序或治疗干预。生理变化故意医源性压力源是一个指导原则在当代的急救护理,并代表大数据的一个未被充分利用的资源。本文主题收集的目标是:
(1)强调特定的方式动态生理挑战住院病人可以使用捕获如功能性血流动力学监测、建立原则和新技术如videomicroscopy microcirculatory流;
(2)演示如何搭配生理挑战强大的机器学习算法为决策支持创建一个有用的数据资源。
本研究课题将提供一个详尽的审查的数据源获取元素动态生理。这些包括简单的诊断评估如毛细血管再充盈或杂音通过听诊器听到,更先进的诊断工具,如即时超声波,床边评估流体反应如脉压或中风的体积变化。这些工具和技术都可以诊断临床重要疾病和器官灌注和条件可以测试响应方面的治疗。作者应该提供一个解决这些主题的总结的每个工具或技术基于ai的临床决策支持的背景下,讨论使用每个特定的挑战,并建议那些是可以克服的。
话题特别感兴趣的是那些提议使用AI在下列环境:(1)诊断或预测疾病;(2)促进非侵入性的估计更多的入侵动态指标;(3)伦理问题特定的上下文中使用人工智能动态生理(例如,对全球的影响进入资源稀缺性AI环境)。本文主题集合的另一目的是提供一个总结常见的挑战所有形式的动态生理评估,限制他们使用人工智能设计用于急救护理,建议如何克服,并提出未来的发展方向。
主题编辑安德烈·霍尔德宣布他收到百特国际资金和议长费用和咨询费用从飞利浦临床输入。所有主题编辑器声明没有利益冲突的研究课题。
关键字:人工智能、大数据、生理学、心肺交互,临床表现型、精密医学、急救护理
重要提示:所有贡献这个研究课题必须的范围内的部分和期刊提交,作为其使命声明中定义。雷竞技rebat前沿有权指导检查手稿更适合部分或同行评审的期刊在任何阶段。
