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ICU
预测模型和评分系统被广泛用于重症监护医学，用于预后，质量措施，重症监护病房（ICU）（ICU）或科学理由之间的比较。简化的急性生理评分-II（SAPS-II）（1），24小时II后死亡率概率模型（MPM 24 -II）（2），急性生理学和慢性健康评估 - II（Apache-II）（Apache-II）（3）（3）（3）（3）和顺序器官失败评估（SOFA）（SOFA）（SOFA）（4）对此进行了验证，但对此进行了验证。尽管如此，其中一些评分系统也用于ICU接受的心脏手术人群（5）（6）。唯一用于包括心脏手术患者的唯一一般ICU得分系统是急性生理和慢性健康评估 - IV模型（Apache-IV），该模型于2006年发表（7）。
神经ICU中的机器学习应用程序
Book章节机器学习应用程序中的神经ICU：大数据混乱的解决方案？Farhan Chaudhry 1,2† *, Rachel J Hunt 2† , Prashant Hariharan 3 , Sharath Kumar Anand 1 , Surya Sanjay 1 , Ellen E Kjoller 1 , Connor M Bartlett 1 , Kipp W Johnson 4 , Phillip D Levy 1 , Houtan Noushmehr 2 and Ian Y Lee 2 1 Department of Emergency Medicine and Integrative Biosciences Center, Wayne State University, USA 2 Department of Neurosurgery, Henry Ford Hospital, USA 3 Department of Biomedical Engineering, Wayne State University, USA 4 Department of Genetics and Genomic Sciences, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, USA † These authors have contributed equally to this work *Corresponding Author: Farhan Chaudhry, Department of Emergency Medicine and Integrative Biosciences Center, Wayne State University, Detroit, MI, USA Published January 20, 2021年本章是Farhan Chaudhry等发表的一篇文章的重新出版。在2020年10月在神经病学的边境。（Chaudhry F，Hunt RJ，Hariharan P，Anand SK，Sanjay S，Kjoller EE，Bartlett CM，Johnson KW，Levy PD，Noushmehr H和Lee IY和Lee IY（2020）Neuro ICU中的机器学习应用：用于大数据Mayhem？正面。神经。11：554633。 doi: 10.3389/fneur.2020.554633) How to cite this book chapter: Farhan Chaudhry, Rachel J Hunt, Prashant Hariharan, Sharath Kumar Anand, Surya Sanjay, Ellen E Kjoller, Connor M Bartlett, Kipp W Johnson, Phillip D Levy, Houtan Noushmehr, Ian Y Lee.机器学习
神经ICU中的机器学习应用程序
神经系统ICU（神经ICU）通常由于其神经严重护理患者的资源可用性稀缺而受到重大限制。神经ICU患者需要经常进行神经系统评估，对各种生理参数的连续监测，频繁的成像和常规实验室测试。这对每位患者的特定数据进行了大量数据。Neuro ICU团队通常对每个患者的数据复杂性负担过重。机器学习算法（ML）具有独特的能力，能够解释太困难的高维数据集，无法理解。因此，ML在神经ICU中的应用可以减轻分析每个患者的大数据集的负担。本综述用于（1）Brie -fl y总结了ML并比较不同类型的MLS，（2）回顾了改善Neuro ICU管理的最新ML应用，（3）描述ML对Neuro ICU管理的未来影响。
ICU喂养的表观遗传学遗产及其后果
由于重症监护医学的重大进步，如今的危重病人可以经受住许多伤害和并发症的考验，而仅仅几十年前，这些伤害和并发症将不可避免地导致死亡。然而，随着危重病幸存者队伍的不断壮大，很明显许多人面临着（目前大部分原因不明的）长期身体、精神和/或神经认知问题，以及出院后数年固有的生活质量下降[1–6]。入院前疾病可能与此有关[2–4]，但需要入住ICU的急性伤害及其并发症，或重症监护管理本身，也可能诱发或加剧部分遗留问题[3,6]。人工营养是与治疗相关的因素之一，会影响危重病的短期和长期结果[7–10]。异常的表观遗传变化与不良环境暴露导致的异常发育和长期疾病有关，
ICU非DKA患者的胰岛素-QI项目 pioglitazone的作用和在... 爱国者诊所质子 - 泵抑制剂审查和治疗降级（PCP-Pirate）在奥兰多VA医疗保健系统 NPO糖尿病患者的长效胰岛素 血管水肿链接到组合丸：trandolapril/ ... div>
•ICU中的患者很复杂，通常患高血糖和低血糖的风险更高。是使用糖皮质激素，压力引起的高血糖，可变管饲料，可变的NPO状态，药物对帐通常难以获得，在胰岛素上的低血糖风险更高。
成人ICU分类，入学和出院标准
确保政策的责任：医疗和医院管理。监测和合规性：临床审核，质量管理和ICU管理3。有针对性的设置：重症监护单元，编辑，一般病房。4。利益冲突：无。5。资金：无。6。方法论：这些建议基于证据的有限质量以及保持最佳实践指南的专家意见，并考虑到当地资源，文化差异以及以前的当地实践和专业知识，以管理涵盖的人群，一定会达成50％以上委员会的共识，以采用建议。7。更新：随着出现更高质量的证据或响应需要改进的需要，该指南很容易被更新多次。3。一般ICU规则：
b'\ xcb \ x98引导erom + 2 mbytes eRam w/ecc \ xcb \ x98内存接口（挥发性）\ xcb \ x98 ddr2/ddr3/ddr3/ddr4 \ xcb \ xcb \ x98存储器接口（非挥发性）内存传输'
高速FPGA实现了模块的所有数据路由功能。在前面板上，它将通过其光学高速链接向大众内存单元提供数据以及命令和控制路由。朝向背板，它将实现高速太空固定和SpaceWire Star-Network，并为Supervisor FPGA提供空间线路路由，以进行内部命令和控制路由。为了最大程度地减少实施工作，将采用单个太空路由器来管理太空空间和太空线路背板链接。因此，两个FPGA之间只需要一个空格线链接。
使用警报束减少ICU中的警报疲劳
R.N. Susan L. Davis博士免费带给您这个DNP项目。和Richard J. Henley护理学院，digitalCommons@shu。已被DigitalCommons@SHU的授权管理员纳入DNP项目。有关更多信息，请联系lysobeyb@sacredheart.edu。
在精神病等候补名单上实施移动AI聊天机器人干预抑郁症的挑战：随机控制学习终止报告
这项研究使用ICD-9代码从模仿数据库中确定了18岁以上的1,177例患者。预处理包括处理丢失的数据，删除重复项，处理偏度和过度采样以减轻数据失衡。通过检查方差通胀因子（VIF）值，套索回归和单变量分析，在LightGBM模型中选择了18个特征。与其他基线模型相比，LASSO逻辑回归模型的最终输出的最高测试AUC -ROC为0.8766（95％CI 0.8065-0.9429），准确性为0.7291，包括随机森林，LightGBM，支持载体机（SVM）和决策树。所有模型均表现出良好的校准，其Brier得分相对较低，突出了它们在预测院内死亡率方面的可靠性。
EEG、LTM、ICU、EMG、IOM、睡眠及用品
Natus 临床培训 – Natus 临床专家与医学协会合作，提供各种 Natus EEG/LTM、ICU、EMG/NCS/EP、IOM、PSG/睡眠、NCC/NS 模式的课程。部分课程可获得继续教育学分。课程涵盖从基础到高级功能。