Real-time machine learning model to predict in-hospital cardiac arrest using heart rate variability in ICU
Abstract Predicting in-hospital cardiac arrest in patients admitted to an intensive care unit (ICU) allows prompt interventions to improve patient outcomes. We developed and validated a machine learning-based real-time model for in-hospital cardiac arrest predictions using electrocardiogram (ECG)-ba...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
Nature Portfolio
2023-11-01
|
| Loạt: | npj Digital Medicine |
| Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1038/s41746-023-00960-2 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|