【摘 要】
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脓毒症是全球医疗面临的巨大挑战,目前存在的问题主要在于诊断的滞后性和治疗的非特异性.机器学习是从数据中生成知识的数据分析和建模技术,它通过预测未来事件为患者提供警报和建议,帮助临床医师获得经验之外的信息,从而辅助临床决策.近年来,机器学习在脓毒症领域的关注度不断升温,在脓毒症临床诊断、精准治疗和预后评估方面取得了一些突破性的进展,有望构建脓毒症诊断和治疗的新体系.本文对相关文章进行回顾,旨在明确机器学习目前在脓毒症诊疗方面的研究进展,为进一步研究提供方向.
【机 构】
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210009 南京,江苏省重症医学重点实验室 东南大学附属中大医院重症医学科
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脓毒症是全球医疗面临的巨大挑战,目前存在的问题主要在于诊断的滞后性和治疗的非特异性.机器学习是从数据中生成知识的数据分析和建模技术,它通过预测未来事件为患者提供警报和建议,帮助临床医师获得经验之外的信息,从而辅助临床决策.近年来,机器学习在脓毒症领域的关注度不断升温,在脓毒症临床诊断、精准治疗和预后评估方面取得了一些突破性的进展,有望构建脓毒症诊断和治疗的新体系.本文对相关文章进行回顾,旨在明确机器学习目前在脓毒症诊疗方面的研究进展,为进一步研究提供方向.
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