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摘要:
重症监护病房中的病人身体状况通常很不稳定,常出现各种需要医护人员介入治疗的紧急状况.由于医疗资源有限,医护人员可能无法及时发现并处理这些紧急状况,给病人的存活率带来严重的负面影响.如果可以预测这些紧急状况的发生,并及时通知相关医护人员,将大大提高病人的存活率.常见重症监护病房紧急状况包括突然死亡、败血症、肺部感染、急性低血压、以及器官衰竭等.紧急状况预警建模主要采用病人的长时间生命体征监测数据,预测在一定时间之后发生某种紧急状况的可能性.预警模型所采用的监测数据分为静态数据、事件数据和时间序列数据等三类.静态数据具有容易采集、但预测准确性偏低的特点.事件数据或时间序列数据、以及多种类型数据的混合数据对于紧急状况预警模型的预测性能的提高有重要作用,将会获得更广泛的应用.
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文献信息
篇名 重症监护病房紧急状况预警算法
来源期刊 集成技术 学科
关键词 重症监护病房(ICU) 病人监测 紧急状况 数据挖掘 异构数据 预警模型
年,卷(期) 2012,(2) 所属期刊栏目 低成本健康专辑
研究方向 页码范围 13-19
页数 7页 分类号
字数 5872字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 樊建平 中国科学院深圳先进技术研究院 43 458 11.0 20.0
2 李开士 中国科学院深圳先进技术研究院 2 5 2.0 2.0
6 周丰丰 中国科学院深圳先进技术研究院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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2020(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
重症监护病房(ICU)
病人监测
紧急状况
数据挖掘
异构数据
预警模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
集成技术
双月刊
2095-3135
44-1691/T
大16开
深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
2012
chi
出版文献量(篇)
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1808
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