Early prediction of hemodynamic interventions in the intensive care unit using machine learning.

Rahman, Asif; Chang, Yale; Dong, Junzi; Conroy, Bryan; Natarajan, Annamalai; Kinoshita, Takahiro; Vicario, Francesco; Frassica, Joseph; Xu-Wilson, Minnan

Rahman, Asif; Chang, Yale; Dong, Junzi; Conroy, Bryan; Natarajan, Annamalai; Kinoshita, Takahiro; Vicario, Francesco; Frassica, Joseph; Xu-Wilson, Minnan.

Afiliación

Rahman A; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA. asif.rahman@philips.com.
Chang Y; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA.
Dong J; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA.
Conroy B; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA.
Natarajan A; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA.
Kinoshita T; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA.
Vicario F; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA.
Frassica J; Philips Research North America, Cambridge, MA, 02141, USA.
Xu-Wilson M; Institute for Medical Engineering and Science, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA.

Crit Care ; 25(1): 388, 2021 Nov 14.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34775971

Asunto(s)

Cuidados Críticos; Hemodinámica; Aprendizaje Automático; Hemodinámica/fisiología; Humanos; Unidades de Cuidados Intensivos; Valor Predictivo de las Pruebas

Palabras clave

Clinical decision support; Hemodynamics; Machine learning; Vasoactive therapy

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Cuidados Críticos / Aprendizaje Automático / Hemodinámica Tipo de estudio: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: Crit Care Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos Pais de publicación: Reino Unido

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