📄 चिकित्सा
Early prediction of weaning trajectories and outcomes with machine learning in patients receiving Invasive Mechanical Ventilation in the WEAN SAFE cohort
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि मशीन लर्निंग मॉडल, विशेष रूप से TabICL और TabPFN, अंग शिथिलता (organ dysfunction), दुर्बलता (frailty) और बेहोशी की स्थिति (sedation state) जैसे नैदानिक रूप से सार्थक और संभावित रूप से परिवर्तनीय कारकों का लाभ उठाकर, वीनिंग प्रक्रिया के शुरुआती चरणों में यांत्रिक वेंटिलेशन वाले रोगियों में वीनिंग प्रक्षेपवक्र (weaning trajectories) और एक्सट्यूबेशन सफलता की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी कर सकते हैं।