LDSG-Net: an efficient lightweight convolutional neural network for acute hypotensive episode prediction during ICU hospitalization

卷积神经网络 医学 人工神经网络 急诊医学 重症监护医学 计算机科学 人工智能
作者
Longfei Liu,Yujie Hang,Rongqin Chen,Xianliang He,Xingliang Jin,Dan Wu,Ye Li
出处
期刊:Physiological Measurement [IOP Publishing]
卷期号:45 (6): 065003-065003 被引量:1
标识
DOI:10.1088/1361-6579/ad4e92
摘要

. Acute hypotension episode (AHE) is one of the most critical complications in intensive care unit (ICU). A timely and precise AHE prediction system can provide clinicians with sufficient time to respond with proper therapeutic measures, playing a crucial role in saving patients' lives. Recent studies have focused on utilizing more complex models to improve predictive performance. However, these models are not suitable for clinical application due to limited computing resources for bedside monitors.

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