败血症
Tampa General Hospital使用GE Command Center系统生成的数据,通过预测分析和数据聚合,开发了一种早期干预败血症的临床工具,将败血症早期死亡率从6%降至4%。
俄亥俄州立大学的研究人员开发了一种机器学习模型,可以准确估计败血症病例的最佳治疗时机,支持临床决策。
一项新研究发现,一种人工智能工具可以在患者入院后仅12小时内预测患者患败血症的可能性和感染的严重程度。这项技术可以帮助医生更快速地识别和治疗败血症,从而减少患者的死亡率和并发症。