Harnessing Machine Learning for Early Prediction of Neonatal Sepsis: An Integrative Review

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.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

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