以資料探勘技術進行大數據分析,建立術中低血氧與術後休克風險預測模型(2/2)

  • Lin, Chao-Shun (PI)

研究計畫: A - 政府部門b - 國家科學及技術委員會

專案詳細資料

說明

手術麻醉過程可能發生多種併發症,例如:低血氧、低血壓與心律不整等等。一旦發生嚴重的低血氧,病人可能在幾分鐘之內發生腦部缺氧與心肌缺氧,進而導致休克與死亡。引發低血氧的原因很多,病人原有的系統性疾病、麻醉藥物與異常血液檢驗值等等,都可能影響低血氧與休克的發生。此計畫利用麻醉電子病歷系統與臨床醫療資料庫,以資料探勘技術進行分析,建立不同架構的低血氧與休克風險預測模型,評估手術病人發生併發症的風險。此模型可協助醫護人員提供更好的醫療照護,預防與降低病人發生低血氧與休克的風險,提昇手術麻醉的安全性。
狀態已完成
有效的開始/結束日期8/1/217/31/22

Keywords

  • 麻醉
  • 低血氧
  • 休克
  • 類神經網路
  • 支持向量機