V. Santos, C. de Haro, A. Xifra, Ramón Fernández Cervantes, G. Murias
Es esencial una interacción paciente-ventilador adecuada en aquellos pacientes que reciben Ventilación Mecánica Invasiva (VMI). Los clínicos suelen analizar las ondas generadas por el ventilador para detectar interacciones inadecuadas, pero a veces esto lleva a un diagnóstico insuficiente. La Inteligencia Artificial (IA) podría ser una herramienta poderosa en la detección de forma automática de episodios de mala interacción paciente- ventilador. El objetivo del trabajo fue desarrollar un algoritmo de IA supervisado para identificar la deformación de la presión en la vía aérea durante la VMI. Se realizó un estudio multicéntrico y retrospectivo en pacientes adultos ingresados en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) sometidos a VMI. Expertos clasificaron la gravedad de la deformación de la onda de presión en vía aérea. Se entrenaron modelos de redes neuronales convolucionales y recurrentes, y se evaluaron mediante métricas de rendimiento. Se analizaron 6.428 ...
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados