Новое исследование показало, что применение глубокого обучения в анализе электрокардиограмм может помочь предсказать смертность после медицинских процедур. Разработанная модель прошла валидацию и демонстрирует важный прогресс в области прогностической медицины.
«`html
Применение алгоритма глубокого обучения для интерпретации предоперационных ЭКГ
Алгоритм глубокого обучения, интерпретирующий предоперационные электрокардиограммы (ЭКГ), способен улучшить различение риска летальности после операции. Данный алгоритм одинаково эффективен для стратификации риска при кардиохирургических вмешательствах, несердечных операциях и процедурах в катетеризационной лаборатории и был валидирован в трех независимых системах здравоохранения. Этот алгоритм может предоставить дополнительную информацию клиницистам, принимающим решение о проведении медицинских процедур, и стратифицировать риск будущих осложнений.
Использование искусственного интеллекта для повышения конкурентоспособности
Если вы хотите использовать искусственный интеллект (ИИ) для повышения конкурентоспособности и улучшения работы, определитесь, какие показатели вы хотите улучшить и что автоматизировать. Начните с пилотного проекта и постепенно расширяйте использование ИИ. Если нужна помощь, свяжитесь с нами в Telegram: t.me/flycodetelegram
Медицинский AI-ассистент как безопасный старт
Как безопасный старт, можно попробовать Медицинский AI-ассистент — это передовое решение для клиник, автоматизирующее работу с документами и упрощающее обслуживание пациентов. Ассистент работает круглосуточно, предоставляя ответы на вопросы по загруженным в него документам. Подробности на docsym.ru/aimed
«`
