Modelo de aprendizaje profundo para la predicción de mortalidad de pacientes de UCI con íleo paralítico
Autores: Razo, Martha; Pishgar, Maryam; Galanter, William; Darabi, Houshang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Modelo de aprendizaje profundo para la predicción de mortalidad de pacientes de UCI con íleo paralítico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
íleo paralítico
Unidad de cuidados intensivos
Predicción de mortalidad
Marco de aprendizaje profundo
Elementos clínicos de laboratorio
Análisis SHAP
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Los pacientes con Íleo Paralítico (PI) en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) enfrentan un riesgo significativo de muerte. Los modelos predictivos actuales para el PI suelen ser complejos y depender de muchas variables, lo que resulta en resultados poco confiables para una condición de salud tan grave. La predicción de la mortalidad en pacientes de UCI con PI es particularmente desafiante debido a la gran cantidad de datos y numerosas características involucradas.
Descripción
Los pacientes con Íleo Paralítico (PI) en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) enfrentan un riesgo significativo de muerte. Los modelos predictivos actuales para el PI suelen ser complejos y depender de muchas variables, lo que resulta en resultados poco confiables para una condición de salud tan grave. La predicción de la mortalidad en pacientes de UCI con PI es particularmente desafiante debido a la gran cantidad de datos y numerosas características involucradas.