A Neural Approach for Controlling Vital Signs in the Intensive Care Unit Patients
Author(s):
Abstract:
Controlling vital signs is crucial for patients in an intensive care unit (ICU) who need safe diagnostic and therapeutic interventions. The devices used in ICU should ensure accuracy, reliability and safety of alarms. The goal of personalized medicine in the ICU is to predict which diagnostic tests, monitoring interventions and treatments are necessary. In this study, we propose an intelligent approach based on artificial neural networks which is able to automatically learn the features of a patient and consequently send the required alarms in order to reduce the number of wrong alarms in ICU. Six of the most important risk factors are used and the importance of input variables is quantified by weighting according to expert’s knowledge. The data chosen for this study have been provided in a real ICU environment in the University of Queensland in Australia. The results demonstrate that the proposed neural approach can be used as an efficient method for controlling vital signs in a real ICU environment.
Language:
English
Published:
Frontiers in Health Informatics, Volume:4 Issue: 4, 2015
Page:
7
magiran.com/p1489346
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یکساله به مبلغ 1,390,000ريال میتوانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.
دسترسی سراسری کاربران دانشگاه پیام نور!
اعضای هیئت علمی و دانشجویان دانشگاه پیام نور در سراسر کشور، در صورت ثبت نام با ایمیل دانشگاهی، تا پایان فروردین ماه 1403 به مقالات سایت دسترسی خواهند داشت!
In order to view content subscription is required
Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!