Машинное обучение может помочь в ранней идентификации тяжелого сепсиса
«Мы разработали и утвердили первый алгоритм машинного обучения, чтобы предсказать тяжелый сепсис и септический шок в большой академической системе здравоохранения мультибольницы», сказали ведущий автор Хизер Джаннини, Мэриленд, Больницы Университета Пенсильвании. «Это – прорыв в использовании технологии машинного обучения и могло изменить парадигму в раннем вмешательстве в сепсис». …
Машинное обучение может помочь в ранней идентификации тяжелого сепсисаПодробнее »

