1. leckeA szepszis patofiziológiájának és klinikai kritériumainak alapjai (SIRS, qSOFA, SOFA, Sepsis-3)Áttekinti a szepszis biológiáját és a gazdaszervezet válaszát, majd összekapcsolja ezeket mechanizmusokat az ágy melletti jelekkel, mint a hipotenzio, tachycardia és szervdiszfunkció. Összehasonlítja a SIRS, qSOFA, SOFA és Sepsis-3 kritériumokat és azok sürgősségi osztályos triázshoz való használatát.
A gazdaszervezet válasza a fertőzésre és szervdiszfunkcióHemorinamikai változások és mikrocirkulációs elégtelenségSIRS, qSOFA, SOFA: komponensek és küszöbökSepsis-3 definíció és szeptikus sokk kritériumokA klinikai pontszámok korlátai a sürgősségi osztályon2. leckeBiztonság, hibamódok és enyhítés: hamis pozitív/negatív, modell drift, adatminőségi problémák, ellenséges bemenetekAzonosítja a biztonsági kockázatokat, mint hamis pozitívak, hamis negatívak, modell drift és gyenge adatminőség. Vizsgálja az ellenséges vagy váratlan bemeneteket, robusztus monitorozást, védőkorlátokat, emberi felügyeletet és a biztonságos modellfrissítési folyamatokat.
Hamis pozitívak, hamis negatívak és károkmódokAdatminőség ellenőrzések és anomália detektálásModell drift, újrakalibrálás és újraképzésEllenséges vagy váratlan bemenet kezelésEmberi felügyelet, felülírások és kormányzás3. leckeÉrtékelési metrikák és validációs stratégiák szepszis előrejelzéshez: AUROC, AUPRC, kalibrálás, lead time, döntési görbe analízisMeghatározza a szepszis előrejelzés kulcsfontosságú teljesítmény-metrikáit, beleértve az AUROC-t, AUPRC-t, kalibrálást és lead time-ot. Elmagyarázza a belső és külső validációt, temporális validációt és döntési görbe analízist a klinikai hasznosság értékeléséhez.
AUROC, AUPRC és osztály egyensúlytalanságKalibrációs görbék és kockázat rétegezésLead time és horizont-specifikus teljesítményBelső, külső és temporális validációDöntési görbe analízis és nettó haszon4. leckeJellemzőmérnökség és temporális modellezés: idő sorozat előfeldolgozás, csúsztatott ablakok, trend kinyerésElmagyarázza, hogyan kell megtisztítani és igazítani a sürgősségi osztály idő sorozat adatait modellezéshez. Kitér a resamplingre, szabálytalan intervallumok kezelésére, csúsztatott ablakokra, trend és variabilitás jellemzőkre, valamint az intervenciók és klinikai kontextus időbeli kódolására.
Idő igazítás, resampling és interpolációCsúsztatott ablakok és előrejelzési horizontokTrend, variabilitás és derivatív jellemzőkIntervenciók és gondozási eszkaláció kódolásaSzabálytalan és ritka idő sorozatok kezelése5. leckeGépi tanulási modellek akut kockázat előrejelzéshez: logisztikus regresszió, gradiens felerősített fák, RNN-ek, temporális konvolúciós hálózatok, transformer alapú idő sorozatokÖsszehasonlítja a modellezési megközelítéseket az akut szepszis kockázat előrejelzéséhez, a logisztikus regressziótól a gradiens felerősített fákig és mély szekvencia modellekig. Kiemeli az erősségeket, korlátokat, értelmezhetőséget és alkalmasságot a sürgősségi osztály időkorlátjaihoz.
Logisztikus regresszió és regularizációs választásokGradiens felerősített fák és jellemző fontosságRekurrens neurális hálózatok szekvenciákhozTemporális konvolúciós hálózatok idő sorozatokhozTransformerek klinikai idő sorozat adatokhoz6. leckeAdatmodalitások valós idejű szepszis felismeréshez: létfontosságú jelek, laborok, ápolási jegyzetek, gyógyszerelés, hullámformákLeírja a sürgősségi osztály kulcsfontosságú valós idejű adatfolyamait, beleértve a létfontosságú jeleket, laborvizsgálatokat, gyógyszereket, ápolási dokumentációt és fiziológiás hullámformákat. Megbeszéli a mintavételi frekvenciákat, megbízhatóságot és hogy minden modalitás hogyan jelzi a fejlődő szepszist.
Létfontosságú jelek és folyamatos monitorozási feedekLaborpanelek, tenyésztések és fordulat időGyógyszer rendelések, folyadékok és vazopresszorokÁpolási jegyzetek, triázs szöveg és áramlapokHullámformák monitorokról és ágy melletti eszközökről7. leckeIntegráció sürgősségi osztályi munkafolyamatokkal és EHR rendszerekkel: eseményfolyamok, FHIR, HL7, SMART on FHIR appok, CDS HooksLeírja, hogyan integrálódnak a szepszis AI modellek a sürgősségi osztályi munkafolyamatokba és EHR rendszerekbe. Áttekinti az eseményfolyamokat, HL7-t, FHIR erőforrásokat, SMART on FHIR appokat és CDS Hook-okat, hangsúlyozva a használhatóságot, megbízhatóságot és minimális zavarást a klinikai gyakorlatban.
Eseményvezérelt architektúrák és adatfolyamokHL7 és FHIR erőforrások szepszis jelekhezSMART on FHIR appok ágy melletti döntéstámogatáshozCDS Hooks kontextus-tudatos ajánlásokhozMunkafolyamat leképezés és használhatósági tesztelés8. leckeKlinikai riasztás tervezés és emberi tényezők: küszöbök, riasztás fáradtság enyhítés, eszkalációs munkafolyamatok, ki kapja a riasztásokatKitér a sürgősségi osztályos klinikusok számára tervezett riasztás elveire, beleértve a küszöb kiválasztását, rétegzett riasztásokat és megfelelő szerepekhez való irányítást. Címzi a riasztás fáradtságot, riasztás időzítést, eszkalációs útvonalakat és magyarázatok, kontextus bemutatását.
Küszöbök és riasztás rétegek kiválasztásaRiasztás fáradtság és elnyomási stratégiákKi kapja a riasztásokat és mely csatornákonEszkalációs munkafolyamatok és átadás támogatásRiasztások magyarázata és kontextus biztosítása9. leckeSzabályozási és bizonyíték-igények diagnosztikai AI-hoz: FDA/CMS megfontolások, klinikai validációs tanulmány tervezés, prospektív pilotok, jelentési szabványok (TRIPOD, CONSORT-AI)Vázolja a diagnosztikai AI szabályozási és bizonyíték elvárásait szepszisben, beleértve az FDA útvonalakat, CMS megfontolásokat és klinikai validációt. Áttekinti a prospektív pilotokat és jelentési szabványokat, mint TRIPOD és CONSORT-AI.
FDA útvonalak diagnosztikai támogató eszközökhözCMS, visszatérítés és minőségi programokRobusztus klinikai validációs tanulmányok tervezéseProspektív pilotok és fázisozott bevezetésekTRIPOD és CONSORT-AI jelentési útmutató10. leckeTelepítési frekvencia és késleltetési megfontolások: közel valós idejű streaming vs batch scoring, hiányzó és késedelmes adatok kezeléseMegbeszéli a szepszis modellek telepítési architektúráit, összehasonlítva a közel valós idejű streamingenget a batch scoringgel. Címzi a késleltetési költségvetéseket, hiányzó vagy késedelmes adatok kezelését, backfillinget és az adatcső egészség monitorozását a sürgősségi osztályon.
Közel valós idejű streaming vs batch scoringKésleltetési költségvetések és SLA definíciókImputáció hiányzó és késedelmes bemenetekhezBackfilling, replay és későn érkező adatokCső monitorozás és rendszer rugalmasság
