使用從電子健康紀錄、穿戴式裝置、以及個人攜帶式裝置的資料庫取得之生理標記來發展並更新預測以病患為中心的預後機器學習及轉移學習模型

Chen, Kuan-Fu (PI)
Liao, Gen-Yih (CoPI)
Lin, Chen (CoPI)
Lo, Men Tzung (CoPI)

研究計畫: 國家科學及技術委員會(原科技部) › 國家科學及技術委員會學術補助

摘要

我們預計在這個敗血症世代研究中，使用不同的生物及生理標記，加上不需與病人接觸的遠端光體積變化描記圖法，配合機器學習、聯邦及遷移式學習，發展出可使用在不同規模醫療院所、各年齡層與各種感染部位病人的臨床預測模型，來預測病患為中心的預後：如治療反應、死亡及敗血性休克的發生，進一步減少敗血症引起的併發症，並且為有限醫療資源的妥適應用做指引。

Project IDs

系統編號:PC11308-2517
原計畫編號:NSTC111-2314-B182-017-MY3

狀態	進行中
有效的開始/結束日期	01/08/24 → 31/07/25

Keywords

公共衛生學
敗血症
生物標記
臨床預測模型
急診醫學
重症照護
機器學習
光體積變化描記圖法

存取研究計畫-專案

https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=16730175

使用從電子健康紀錄、穿戴式裝置、以及個人攜帶式裝置的資料庫取得之生理標記來發展並更新預測以病患為中心的預後機器學習及轉移學習模型

研究計畫-專案詳細資料

摘要

Project IDs

Keywords

存取研究計畫-專案

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