結合非侵入性血行動力學監測裝置和早期單核球分佈寬度指標改善敗血症照護:使用決策樹分析及人工神經網路模組

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

執行本計畫可幫助建立第一套屬於國人身體特性的敗血症血行動力學標準資料庫,並透過機器學習的方法透過輸入生命徵象、敗血症第一時間的血液和生化指標、和非侵入性血行動力學原始資料後,透過決策樹分析流程和人工神經網路的分析,建立早期預測敗血症和休克之後的預後的模型。未來有醫療儀器開發的需求或是新的機器學習模型建立,都可以使用比對我們的結果做驗證。
狀態進行中
有效的開始/結束日期8/1/247/31/25

Keywords

  • 人工神經網路 (ANN)
  • 心輸出量 (CO)
  • 心輸出指標(CI)
  • 決策樹分析
  • 對數機率回歸模型
  • 改良式早期預警系統分數(MEWS)
  • 非侵入性血行動力學監測
  • 單核球分佈寬度指標 (MDW)
  • 敗血症
  • 敗血症休克
  • 心搏量 (SV)
  • 心搏變異量 (SVV)
  • 系統性血管阻力 (SVR)
  • 系統性血管阻力指標 (SVRI)