Harnessing Machine Learning for Early Prediction of Neonatal Sepsis: An Integrative Review
محل انتشار: سی و هفتمین کنگره بیماری های کودکان
سال انتشار: 1404
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 26
متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PEDIATRICS37_121
تاریخ نمایه سازی: 14 شهریور 1405
چکیده مقاله:
This review evaluated the impact of machine learning on the prediction of neonatal sepsis and concluded that the models enabled early intervention and diagnosis. Machine learning using biomarkers and vital signs improved sepsis risk prediction accuracy, leading to decreased morbidity and mortality in neonates.
نویسندگان
Seyed Mohammad Hossein Abedi
School of Nursing and Midwifery, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran
Mozhan Azadi
School of Nursing and Midwifery, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran