Titre : Déterminants sociaux de la santé

Déterminants sociaux de la santé : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Deep Learning
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Sources (10000 au total)

Prediction of intraoperative hypotension using deep learning models based on non-invasive monitoring devices.

Intraoperative hypotension is associated with adverse outcomes. Predicting and proactively managing hypotension can reduce its incidence. Previously, hypotension prediction algorithms using artificial... An open-source database of non-cardiac surgery patients ( https://vitadb.net/dataset ) was used to develop the deep learning algorithm. The algorithm was validated using external data obtained from a ... Data from 4754 and 421 patients were used for algorithm development and external validation, respectively. The fully connected model of Multi-head Attention architecture and the Globally Attentive Loc... A deep learning model utilizing multi-channel non-invasive monitors could predict intraoperative hypotension with high accuracy. Future prospective studies are needed to determine whether this model c...

Noninvasive and fast method of calculation for instantaneous wave-free ratio based on haemodynamics and deep learning.

Instantaneous wave-free ratio (iFR) is a new invasive indicator of myocardial ischaemia, and its diagnostic performance is as good as the "gold standard" of myocardial ischaemia diagnosis: fractional ... In this study we successfully collected clinical data, such as FFR, in 205 stenotic vessels from 186 patients with coronary heart disease. A neural network model was established to predict coronary ar... The results showed that the mean squared error (MSE) between the pressure drop predicted by the neural network value for the coronary artery stenosis model and the ground truth in the test set was 0.0... The results of this study demonstrate the utility of a simplified single-branch model in an iFR...

Deep learning reconstruction for coronary CT angiography in patients with origin anomaly, stent or bypass graft.

To develop and validate a deep learning (DL)-model for automatic reconstruction for coronary CT angiography (CCTA) in patients with origin anomaly, stent or bypass graft.... In this retrospective study, a DL model for automatic CCTA reconstruction was developed with training and validation sets from 6063 and 1962 patients. The algorithm was evaluated on an independent ext... In the external test set, 812 patients (mean age, 64.0 ± 11.6, 100 with origin anomalies, 152 with stents, 105 with bypass grafts) were evaluated. The successful rates for automatic reconstruction wer... The developed DL model enabled accurate automatic CCTA reconstruction of bypass graft, stent and origin anomaly. It significantly reduced post-processing time and improved clinical workflow....

Semi-supervised Double Deep Learning Temporal Risk Prediction (SeDDLeR) with Electronic Health Records.

Risk prediction plays a crucial role in planning for prevention, monitoring, and treatment. Electronic Health Records (EHRs) offer an expansive repository of temporal medical data encompassing both ri... We develop a Semi-supervised Double Deep Learning Temporal Risk Prediction (SeDDLeR) algorithm based on extensive unlabeled longitudinal Electronic Health Records (EHR) data augmented by a limited set... The SeDDLeR algorithm calculates an individualized risk of developing future clinical events over time using each patient's baseline EHR features via the following steps: (1) construction of an initia... SeDDLeR outperforms benchmark risk prediction methods, including Semi-parametric Transformation Model (STM) and DeepHit, with consistently best accuracy across experiments. SeDDLeR achieved the best C... SeDDLeR can train robust risk prediction models in both real-world EHR and synthetic datasets with minimal requirements of labeling event times. It holds the potential to be incorporated for future cl...