Thema: Machine learning
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Ein endoskopischer Schutzengel aus Wuhan
Auf den ersten Blick liest sich der Titel dieser Studie der Wuhan (ja, dort!) University wie eine jener zahlreichen Lobeshymnen auf ein neues Machine Learning/Deep Learning/Artificial Intelligence (AI) System, um noch mehr kleine, meist irrelevante Polypen zu entdecken.
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Le Machine learning dans la détection précoce du choc septique
Le sepsis et le choc septique représentent la troisième cause de mortalité dans le monde. Parmi les patients qui en sont victimes, 50% en meurent.
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Machine learning in der Früherkennung des septischen Schocks
Sepsis und der septische Schock sind nach wie vor die dritthäufigste Todesursache weltweit. In der multizentrischen INSEP-Studie, bei der prospektiv an fast 12.000 Patientenaufnahmen die Inzidenz- und Prävalenzrate der Sepsis auf Intensivstationen ermittelt wurde, konnte zudem eine sehr hohe Krankenhaussterblichkeitsrate von 50,9% nachgewiesen werden (SepNet Critical Care Trials Group; Intensive Care Med 2016; 42:1980).
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Machine learning in der Früherkennung des septischen Schocks
Sepsis und der septische Schock sind nach wie vor die dritthäufigste Todesursache weltweit. In der multizentrischen INSEP-Studie, bei der prospektiv an fast 12.000 Patientenaufnahmen die Inzidenz- und Prävalenzrate der Sepsis auf Intensivstationen ermittelt wurde, konnte zudem eine sehr hohe Krankenhaussterblichkeitsrate von 50,9% nachgewiesen werden (SepNet Critical Care Trials Group; Intensive Care Med 2016; 42:1980).
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