Artwork

محتوای ارائه شده توسط ESICM. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط ESICM یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal
Player FM - برنامه پادکست
با برنامه Player FM !

ECMO PAL: using deep neural networks for survival prediction in venoarterial extracorporeal membrane oxygenation

11:39
 
اشتراک گذاری
 

Manage episode 404921929 series 3308934
محتوای ارائه شده توسط ESICM. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط ESICM یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

VA-ECMO outcome scores have been previously developed and used extensively for risk adjustment, patient prognostication, and quality control across time and centres. The limitation of such scores is the derivation by using traditional statistical methods which are not capable of covering the complexity of ECMO outcomes. The Extracorporeal Life Support Organization Member Centres have developed a study where they aimed to leverage a large international patient cohort to develop and validate an AI-driven tool for predicting in-hospital mortality of VA-ECMO. The tool was derived entirely from pre-ECMO variables, allowing for mortality prediction immediately after ECMO initiation.

To learn more about this study listen to the podcast.

  continue reading

72 قسمت

Artwork
iconاشتراک گذاری
 
Manage episode 404921929 series 3308934
محتوای ارائه شده توسط ESICM. تمام محتوای پادکست شامل قسمت‌ها، گرافیک‌ها و توضیحات پادکست مستقیماً توسط ESICM یا شریک پلتفرم پادکست آن‌ها آپلود و ارائه می‌شوند. اگر فکر می‌کنید شخصی بدون اجازه شما از اثر دارای حق نسخه‌برداری شما استفاده می‌کند، می‌توانید روندی که در اینجا شرح داده شده است را دنبال کنید.https://fa.player.fm/legal

VA-ECMO outcome scores have been previously developed and used extensively for risk adjustment, patient prognostication, and quality control across time and centres. The limitation of such scores is the derivation by using traditional statistical methods which are not capable of covering the complexity of ECMO outcomes. The Extracorporeal Life Support Organization Member Centres have developed a study where they aimed to leverage a large international patient cohort to develop and validate an AI-driven tool for predicting in-hospital mortality of VA-ECMO. The tool was derived entirely from pre-ECMO variables, allowing for mortality prediction immediately after ECMO initiation.

To learn more about this study listen to the podcast.

  continue reading

72 قسمت

همه قسمت ها

×
 
Loading …

به Player FM خوش آمدید!

Player FM در سراسر وب را برای یافتن پادکست های با کیفیت اسکن می کند تا همین الان لذت ببرید. این بهترین برنامه ی پادکست است که در اندروید، آیفون و وب کار می کند. ثبت نام کنید تا اشتراک های شما در بین دستگاه های مختلف همگام سازی شود.

 

راهنمای مرجع سریع