INTENSIV-News
Early prediction of circulatory failure in the intensive care unit using machine learning.
Hyland SL, Faltys M, Hüser M, Lyu X, Gumbsch T, Esteban C, Bock C, Horn M, Moor M, Rieck B, et al. Nat Med 2020; 26:364-373
La surveillance des patients dans un état critique constitue une des
composantes essentielles des soins intensifs modernes. À cette fin, des
paramètres physiologiques sont relevés et combinés à des valeurs
biologiques et des mesures effectuées par des appareils. Ces méthodes de
surveillance présentent l’inconvénient de ne révéler les écarts qu’une
fois que le changement a déjà eu lieu.
Dans la plupart des cas,
on réagit donc au changement, mais il est presque impossible d’agir de
manière préemptive, c’est-à-dire avant même que l’événement se produise.
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