수업 1패혈증 병태생리학 및 임상 기준의 기초 (SIRS, qSOFA, SOFA, Sepsis-3)패혈증 생물학과 숙주 반응을 검토한 후, 저혈압, 빈맥, 장기 기능 장애 등의 침상 징후와 연계합니다. SIRS, qSOFA, SOFA, Sepsis-3 기준을 비교하고 응급실 분류에서의 사용을 설명합니다.
감염에 대한 숙주 반응과 장기 기능 장애혈역학적 변화와 미세순환 부전SIRS, qSOFA, SOFA: 구성 요소와 임계값Sepsis-3 정의와 패혈성 쇼크 기준응급실에서의 임상 점수 한계수업 2안전성, 실패 모드, 완화: 위양성/위음성, 모델 드리프트, 데이터 품질 문제, 적대적 입력위양성, 위음성, 모델 드리프트, 데이터 품질 저하 등의 안전 위험을 식별합니다. 적대적 또는 예상치 못한 입력, 강건한 모니터링, 가드레일, 인간 감독, 안전한 모델 업데이트 프로세스를 탐구합니다.
위양성, 위음성 및 해로움 모드데이터 품질 검사와 이상 탐지모델 드리프트, 재보정, 재훈련적대적 또는 예상치 못한 입력 처리인간 감독, 무효화, 거버넌스수업 3패혈증 예측을 위한 평가 지표와 검증 전략: AUROC, AUPRC, 보정, 리드 타임, 결정 곡선 분석패혈증 예측의 주요 성능 지표인 AUROC, AUPRC, 보정, 리드 타임을 정의합니다. 내부 및 외부 검증, 시간적 검증, 임상 유용성 평가를 위한 결정 곡선 분석을 설명합니다.
AUROC, AUPRC 및 클래스 불균형보정 곡선과 위험 계층화리드 타임과 수평별 성능내부, 외부, 시간적 검증결정 곡선 분석과 순이익수업 4특징 공학 및 시간적 모델링: 시계열 전처리, 슬라이딩 윈도우, 추세 추출모델링을 위한 응급실 시계열 데이터를 정제하고 정렬하는 방법을 설명합니다. 리샘플링, 불규칙 간격 처리, 슬라이딩 윈도우, 추세 및 변동성 특징, 시간에 따른 중재 및 임상 맥락 인코딩을 다룹니다.
시간 정렬, 리샘플링, 보간슬라이딩 윈도우와 예측 수평추세, 변동성, 도함수 특징중재 및 치료 강화 인코딩불규칙하고 희소한 시계열 처리수업 5급성 위험 예측을 위한 머신러닝 모델: 로지스틱 회귀, 그래디언트 부스팅 트리, RNN, 시간적 컨볼루션 네트워크, 트랜스포머 기반 시계열급성 패혈증 위험 예측을 위한 모델링 접근법을 비교합니다. 로지스틱 회귀부터 그래디언트 부스팅 트리와 딥 시퀀스 모델까지. 강점, 한계, 해석 가능성, 응급실 시간 제약 적합성을 강조합니다.
로지스틱 회귀와 정규화 선택그래디언트 부스팅 트리와 특징 중요도시퀀스를 위한 순환 신경망시계열을 위한 시간적 컨볼루션 네트워크임상 시계열 데이터용 트랜스포머수업 6실시간 패혈증 탐지를 위한 데이터 모달리티: 바이탈, 검사, 간호 노트, 약물, 파형응급실의 주요 실시간 데이터 스트림을 설명합니다. 바이탈 사인, 검사실 검사, 약물, 간호 문서화, 생리학적 파형. 샘플링 속도, 신뢰성, 각 모달리티가 패혈증 진화를 어떻게 신호하는지 논의합니다.
바이탈 사인과 연속 모니터링 피드검사실 패널, 배양, TAT약물 주문, 수액, 승압제간호 노트, 분류 텍스트, 플로우시트모니터 및 침상 기기 파형수업 7응급실 워크플로 및 EHR 시스템과의 통합: 이벤트 스트림, FHIR, HL7, SMART on FHIR 앱, CDS HooksAI 패혈증 모델이 응급실 워크플로와 EHR에 어떻게 통합되는지 설명합니다. 이벤트 스트림, HL7, FHIR 리소스, SMART on FHIR 앱, CDS Hooks를 검토하며 사용성, 신뢰성, 임상 실습 최소 중단을 강조합니다.
이벤트 기반 아키텍처와 데이터 스트림패혈증 신호를 위한 HL7 및 FHIR 리소스침상 결정 지원을 위한 SMART on FHIR 앱맥락 인식 추천을 위한 CDS Hooks워크플로 매핑과 사용성 테스트수업 8임상 경보 설계와 인간 요인: 임계값, 경보 피로 완화, 에스컬레이션 워크플로, 경보 수신자응급실 임상의를 위한 경보 설계 원리를 다룹니다. 임계값 선택, 계층화 경보, 적절한 역할 라우팅. 경보 피로, 경보 타이밍, 에스컬레이션 경로, 설명 및 맥락 제시를 다룹니다.
임계값 및 경보 계층 선택경보 피로 및 억제 전략경보 수신자와 채널에스컬레이션 워크플로와 핸드오프 지원경보 설명과 맥락 제공수업 9진단 AI를 위한 규제 및 증거 요구사항: FDA/CMS 고려사항, 임상 검증 연구 설계, 전향적 파일럿, 보고 표준 (TRIPOD, CONSORT-AI)패혈증 진단 AI의 규제 및 증거 기대치를 개요합니다. FDA 경로, CMS 고려사항, 임상 검증. 전향적 파일럿과 TRIPOD, CONSORT-AI 등의 보고 표준을 검토합니다.
진단 지원 도구를 위한 FDA 경로CMS, 상환, 품질 프로그램강건한 임상 검증 연구 설계전향적 파일럿과 단계적 롤아웃TRIPOD 및 CONSORT-AI 보고 지침수업 10배포 빈도 및 지연 고려사항: 거의 실시간 스트리밍 vs 배치 스코어링, 누락 및 지연 데이터 처리패혈증 모델 배포 아키텍처를 논의하며 거의 실시간 스트리밍과 배치 스코어링을 비교합니다. 지연 예산, 누락 또는 지연 데이터 처리, 백필링, 응급실 데이터 파이프라인 건강 모니터링을 다룹니다.
거의 실시간 스트리밍 vs 배치 스코어링지연 예산과 SLA 정의누락 및 지연 입력 보간백필링, 재생, 늦게 도착 데이터파이프라인 모니터링과 시스템 탄력성