MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1007/s10143-024-02558-y

Медицинская библиотека · Neurosurgical review · 2024

Adopting machine learning to predict ICU delirium.

Bangash Ali Haider, Chaurasia Bipin

Письмо в редакциюПеревод в очереди

Аннотация

With neuropsychiatric complications recognized among COVID-19 patients translating into significant morbidity, we explore the current state-of-the-art for auto Machine Learning (ML) to predict ICU delirium among severe COVID-19 patients which has been identified as a significant predictor of cognitive decline among such patients. Such optimally developed ML models can provide instantaneous, accurate and precise risk-stratification predictions, allowing neurology clinicians to take an informed decision regarding the advanced neuropsychiatric management for severe COVID-19 patients. Such incorporation of ML into the relevant management protocols has the potential to significantly curtail the morbidity and mortality associated with the once-in-a-century global public health catastrophe.

Для цитирования: Bangash Ali Haider, Chaurasia Bipin. Adopting machine learning to predict ICU delirium.. Neurosurgical review. 2024. DOI: 10.1007/s10143-024-02558-y.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.