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住院心脏骤停患者的开放访问数据集：使用临床文档的基于机器学习的预测
摘要：心脏骤停是心脏功能突然丧失，并带来严重后果。在开发的1个国家中，医疗保健专业人员使用临床文档来跟踪患者信息。这两个数据可用于预测发展心脏骤停。我们正在通过打开3访问来发布数据集以推进研究领域。基于此数据集，我们的工作围绕生成4并利用合成数据库的潜力来利用合成数据。我们通过采用最先进的机器学习技术进行了5系列实验。这些实验6的目的是评估我们开发的预测模型的性能，以确定发展心脏骤停的可能性7。即使在没有电子记录系统的情况下，这种方法也可以有效地确定8个住院患者心脏骤停的风险。该研究评估了112 9名从紧急治疗部门转移到心脏病病房的患者。10开发的模型在预测心脏骤停的风险方面达到了96％的准确性。在11个结论中，我们的研究展示了利用临床文档和合成12个数据的潜力，以创建可靠的心脏骤停预测模型。这项工作的结果将为医疗保健专业人员提供13个有价值的见解和工具，以抢先解决这种关键的医疗14条件。15
占地心脏骤停后UTSTEIN比较者组患者存活率的区域间变异性：多中心observa
在研究期间发现了18,276名OHCA患者； n = 2407（13.2％）Utstein-Comparator组。 在预定义排除后，最终分析中包括1456名患者。 n = 776（53.3％）患者幸存下来。 接收医院之间的生存至分离存在显着差异；范围32.3％-64.7％。 n = 862（59.2％）患者被转移到心脏中心（A，B，C，D，E），其余的人被运输到非特殊主义者T1ED（“其他”）。在研究期间发现了18,276名OHCA患者； n = 2407（13.2％）Utstein-Comparator组。在预定义排除后，最终分析中包括1456名患者。n = 776（53.3％）患者幸存下来。接收医院之间的生存至分离存在显着差异；范围32.3％-64.7％。n = 862（59.2％）患者被转移到心脏中心（A，B，C，D，E），其余的人被运输到非特殊主义者T1ED（“其他”）。
指南2025
指南标题第5章：高级生命支持（成人）指南目标这些欧洲复苏委员会高级生命支持指南基于2025年国际关于心肺复苏科学的国际共识，并提出了治疗建议。本节提供了有关预防院内心脏骤停和院外心脏骤停的预防和ALS治疗的指南。成人先进的生命支持（ALS）包括遵循基本生命支持（BLS）的高级干预措施以及使用自动化外部降低器（AED）。成人BLS和AED的使用在第4章中解决了。基本的生活支持在ALS干预期间和重叠过程中继续进行。本ALS部分包括预防和治疗医院内心脏骤停（IHCA）和医院心脏骤停心脏骤停（OHCA），ALS算法，手动释放，心脏肺复苏期间的气道管理（CPR），药物（CPR），药物及其在CPR，CPR，CPR和ARNE-ARR-ARRHYDREST HYDRESTHERS HYDREST HYDRESTMIAS中的交付。预期的受众ALS提供商设置任何设置
指南2025
指南标题第5章：高级生命支持（成人）指南目标这些欧洲复苏委员会高级生命支持指南基于2025年国际关于心肺复苏科学的国际共识，并提出了治疗建议。本节提供了有关预防院内心脏骤停和院外心脏骤停的预防和ALS治疗的指南。成人先进的生命支持（ALS）包括遵循基本生命支持（BLS）的高级干预措施以及使用自动化外部降低器（AED）。成人BLS和AED的使用在第4章中解决了。基本的生活支持在ALS干预期间和重叠过程中继续进行。本ALS部分包括预防和治疗医院内心脏骤停（IHCA）和医院心脏骤停心脏骤停（OHCA），ALS算法，手动释放，心脏肺复苏期间的气道管理（CPR），药物（CPR），药物及其在CPR，CPR，CPR和ARNE-ARR-ARRHYDREST HYDRESTHERS HYDREST HYDRESTMIAS中的交付。预期的受众ALS提供商设置任何设置
人工智慧（英语：artificial intelligence，缩写为AI）亦称智械
自动驾驶汽车能以雷达、光学雷达、 GPS 及电脑视觉等技术感测其环境。 先进的控制系统能将感测资料转换成适当的导航道路，以及障碍与相关标志。 自动驾驶汽车能透过感测输入的资料，更新其地图资讯，让交通工具可以持续追踪其位置，并因此提高交通系统的运输效率。例如：自动驾驶接驳公车。 特斯拉是世界上最早的自动驾驶汽车生产商，特斯拉汽车已经成为世界最畅销充电式汽车公司。从特斯拉的智能车网站介绍，撷取其中几项性能： 1. 自动辅助导航驾驶「自动辅助导航驾驶」会建议车道变换以最佳规划行驶路线，此外还会做出调整，让您不会受到慢车或卡车的阻挡而妨碍行驶速度。启用时，「自动辅助导航驾驶」也会根据目的地自动驾驶您的车辆驶向公路交流道或出口。 2. 自动停车和智慧叫车当您到达目的地后，只要在入口处下车后，您的车辆就会进入停车搜寻模式， 自动寻找停车位和停车。反之，您只要在手机上点选便能够「召唤」您的车辆。
心肺复苏后24小时生存的心脏骤停患者的医院死亡率预测模型的开发和验证
目的：对心肺复苏后24小时存活的患者预测模型的研究研究（CPR）是有限的。我们旨在探索这些患者中与医院死亡率相关的因素，并开发出一种预测模型，以帮助临床决策并提高激怒后患者的存活率。方法：我们从Dryad数据集中的一项回顾性研究中获取数据，将心脏骤停后CPR遭受心脏骤停的患者分为训练集，并以7：3的比率进行验证。我们使用最低绝对收缩和选择操作员（Lasso）回归以及单变量和多元物流分析的训练集中鉴定了与医院死亡率相关的变量。利用这些变量，我们开发了一个预后的nom图，用于预测评分后死亡率。校准曲线，接收器工作曲线（ROC）下的面积，决策曲线分析（DCA）和临床影响曲线用于评估诺格图的可区分性，准确性和临床实用性。结果：研究人群包括374例患者，分配给培训组的262例，为验证组112例。，有213名患者在医院死亡。ROC在训练组中显示AUC分别为0.827和0.817。校准曲线，DCA和临床冲击曲线以良好的准确性和临床实用性证明了列图。进一步确认模型的精度需要外部验证数据。Multivariate logistic analysis revealed age (OR 1.05, 95% CI: 1.03 – 1.08), witnessed arrest (OR 0.28, 95% CI: 0.11 – 0.73), time to return of spontaneous circulation (ROSC) (OR 1.05, 95% CI: 1.02 – 1.08), non-shockable rhythm (OR 3.41, 95% CI: 1.61 – 7.18），碱性磷酸酶（OR 1.01，95％CI：1 - 1.01）和顺序器官衰竭评估（SOFA）（OR 1.27，95％CI：1.15 - 1.4）是CPR后24小时患者的医院死亡率的独立危险因素。结论：我们的预测模型具有准确的预测性预测价值，该医院死亡率在CPR后24小时存活的患者中具有准确的预测价值，这将是有益的，这将是有益的。
有意义的传感器信号支持人工智能
窑温 每个回转窑都应配备热扫描仪。它能全面反映窑壳的温度，使操作人员能够在温度过高时停窑，从而避免窑壳开裂和变形。大多数窑炉已配备窑壳扫描仪，但有时停窑的决定为时已晚。当窑壳温度尽管用风扇降温但仍升至 450˚C 以上时，就需要停窑。向窑壳上喷洒大量水也不是一个好的解决方案，因为热冲击会导致窑壳开裂。新型扫描仪应能够连接到控制系统，其中 AI 可以帮助识别“应该做和不应该做的事情”，以防止出现不良的温度模式。