반응형 XGBoost2 Machine learning을 이용한 COVID-19 환자에서의 extubation failure 예측 Predictors for extubation failure in COVID‑19 patients using a machine learning approach Introduction Extubation(발관)을 시행할 최적의 타이밍을 결정하는 것은 중환자의학 분야에서 주요한 주제 중 하나이다. 본 연구에서는 COVID 19 중환자에서의 extubation failure를 예측하는데 어떤 인자가 있는지 확인해 보았다. Methods 다기관에 등록된 3,464명의 COVID 19 성인 중환자를 대상으로 하였으며, demographics, clinical observations, medications, fluid balance, laboratory values, vital signs, life support .. 2022. 5. 30. Machine learning을 이용한 패혈증 환자의 Simple Weaning Model A Simple Weaning Model Based on Interpretable Machine Learning Algorithm for Patients With Sepsis: A Research of MIMIC-IV and eICU Databases Background Invasive mechanical ventilation(침습점 기계 환기)는 sepsis(패혈증) 환자의 예후에서 중요한 역할을 하지만, 현재 sepsis 환자군에 대한 weanig(발관)을 평가할 수 있는 tool은 없는 상황이다. 본 연구는 machinel learning을 이용해서 sepsis 환자에서 weaning을 평가할 수 있는 실용적인 model을 개발하는 것을 목표로 진행하였다. Methods 본 연구에서는 환자 정보에 .. 2022. 5. 21. 이전 1 다음 반응형
