Harnessing Machine Learning for Early Prediction of Neonatal Sepsis: An Integrative Review
Publish place: 37th International Congress on Pediatrics
Publish Year: 1404
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: English
View: 47
متن کامل این Paper منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل Paper (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
PEDIATRICS37_121
تاریخ نمایه سازی: 14 شهریور 1405
Abstract:
This review evaluated the impact of machine learning on the prediction of neonatal sepsis and concluded that the models enabled early intervention and diagnosis. Machine learning using biomarkers and vital signs improved sepsis risk prediction accuracy, leading to decreased morbidity and mortality in neonates.
Authors
Seyed Mohammad Hossein Abedi
School of Nursing and Midwifery, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran
Mozhan Azadi
School of Nursing and Midwifery, Tehran University of Medical Sciences, Tehran, Iran