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Fusion eines vollständig integrierten analogen Klassifikators für maschinelles Lernen mit elektronischen Patientenakten zur Echtzeitvorhersage des Auftretens einer Sepsis

By S. Sadasivuni and others at
LogoEmory University
Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Fusionsmodells für künstliche Intelligenz (KI), das elektronische Patientenakten (EMR) und physiologische Sensordaten kombiniert, um das frühe Sepsisrisiko genau vorherzusagen. Das Fusion-KI-Modell besteht aus zwei Komponenten - einem On-Chip-KI-Modell, das kontinuierlich EKG-Daten von Patienten analysiert, und einem Cloud-KI-Modell, das EMR- und Vorhersagewerte aus dem... Show more
April 5, 2022
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Fusion of Fully Integrated Analog Machine Learning Classifier with Electronic Medical Records for Real-Time Prediction of Sepsis Onset
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