पाठ 1सेप्सिस पॅथोफिजिओलॉजी आणि क्लिनिकल निकषांचे पाया (SIRS, qSOFA, SOFA, Sepsis-3)सेप्सिस पॅथोफिजिओलॉजी आणि क्लिनिकल निकषांचे पाया (SIRS, qSOFA, SOFA, Sepsis-3) यांचा आढावा घेते, होस्ट प्रतिसाद आणि बेडसाइड संकेतांशी जोडते जसे की कमी रक्तदाब, टॅकीकार्डिया आणि अवयव अपयश. ED ट्रायेजमध्ये SIRS, qSOFA, SOFA आणि Sepsis-3 निकषांची तुलना करते.
Host response to infection and organ dysfunctionHemodynamic changes and microcirculatory failureSIRS, qSOFA, SOFA: components and thresholdsSepsis-3 definition and septic shock criteriaLimitations of clinical scores in the EDपाठ 2सुरक्षितता, अपयश मोड आणि उपाय: खोटे सकारात्मक/नकारात्मक, मॉडेल ड्रिफ्ट, डेटा गुणवत्ता समस्या, शत्रुत्वपूर्ण इनपुट्सखोटे सकारात्मक, खोटे नकारात्मक, मॉडेल ड्रिफ्ट आणि खराब डेटा गुणवत्ता यांसारखे सुरक्षितता जोखीम ओळखते. शत्रुत्वपूर्ण किंवा अपेक्षित नसलेल्या इनपुट्स, मजबूत निरीक्षण, गार्डरेल्स, मानवी देखरेख आणि सुरक्षित मॉडेल अद्यतने प्रक्रिया शोधते.
False positives, false negatives, and harm modesData quality checks and anomaly detectionModel drift, recalibration, and retrainingAdversarial or unexpected input handlingHuman oversight, overrides, and governanceपाठ 3मूल्यमापन मेट्रिक्स आणि प्रमाणीकरण धोरणे सेप्सिस भविष्यवाणीसाठी: AUROC, AUPRC, कॅलिब्रेशन, लीड टाइम, निर्णय वक्र विश्लेषणसेप्सिस भविष्यवाणीसाठी मूलभूत कार्यक्षमता मेट्रिक्स परिभाषित करते, ज्यात AUROC, AUPRC, कॅलिब्रेशन आणि लीड टाइम यांचा समावेश आहे. आंतरिक आणि बाह्य प्रमाणीकरण, कालानुक्रम प्रमाणीकरण आणि क्लिनिकल उपयोगिता मूल्यमापनासाठी निर्णय वक्र विश्लेषण स्पष्ट करते.
AUROC, AUPRC, and class imbalanceCalibration curves and risk stratificationLead time and horizon-specific performanceInternal, external, and temporal validationDecision curve analysis and net benefitपाठ 4वैशिष्ट्य अभियांत्रिकी आणि कालानुक्रम मॉडेलिंग: कालानुक्रम पूर्वप्रक्रिया, स्लायडिंग विंडोज, ट्रेंड काढणेमॉडेलिंगसाठी ED कालानुक्रम डेटा स्वच्छ आणि संरेखित कसा करावा ते स्पष्ट करते. रिसॅम्पलिंग, अनियमित अंतर हाताळणे, स्लायडिंग विंडोज, ट्रेंड आणि परिवर्तनशीलता वैशिष्ट्ये आणि कालानुक्रमेतील हस्तक्षेप आणि क्लिनिकल संदर्भ एन्कोडिंग कव्हर करते.
Time alignment, resampling, and interpolationSliding windows and prediction horizonsTrend, variability, and derivative featuresEncoding interventions and care escalationHandling irregular and sparse time-seriesपाठ 5तीव्र जोखीम भविष्यवाणीसाठी मशीन लर्निंग मॉडेल्स: लॉजिस्टिक रिग्रेशन, ग्रेडिएंट बूस्टेड झाडे, RNNs, कालानुक्रम कन्व्होल्यूशनल नेटवर्क्स, ट्रान्सफॉर्मर-आधारित कालानुक्रमतीव्र सेप्सिस जोखीम भविष्यवाणीसाठी मॉडेलिंग दृष्टिकोनांची तुलना करते, लॉजिस्टिक रिग्रेशनपासून ग्रेडिएंट बूस्टेड झाडे आणि डीप अनुक्रम मॉडेल्सपर्यंत. ED वेळ मर्यादांसाठी ताकद, मर्यादा, व्याख्या आणि योग्यता हायलाइट करते.
Logistic regression and regularization choicesGradient boosted trees and feature importanceRecurrent neural networks for sequencesTemporal convolutional networks for time-seriesTransformers for clinical time-series dataपाठ 6रिअल-टाइम सेप्सिस शोधासाठी डेटा मोडॅलिटीज: व्हायटल्स, लॅब्स, नर्सिंग नोट्स, औषधे, waveformsED मधील मुख्य रिअल-टाइम डेटा प्रवाह वर्णन करते, ज्यात व्हायटल सायन्स, लॅबोरेटरी चाचण्या, औषधे, नर्सिंग दस्तऐवज आणि शारीरिक waveforms यांचा समावेश आहे. नमुना दर, विश्वासार्हता आणि प्रत्येक मोडॅलिटी विकसित होणाऱ्या सेप्सिस सिग्नल कशी देते ते चर्चा करते.
Vital signs and continuous monitoring feedsLaboratory panels, cultures, and turnaround timesMedication orders, fluids, and vasopressorsNursing notes, triage text, and flowsheetsWaveforms from monitors and bedside devicesपाठ 7ED कार्यप्रवाह आणि EHR प्रणालींसोबत एकीकरण: इव्हेंट स्ट्रीम्स, FHIR, HL7, SMART on FHIR ॲप्स, CDS HooksAI सेप्सिस मॉडेल्स ED कार्यप्रवाह आणि EHR मध्ये कसे एकीकृत होतात ते वर्णन करते. इव्हेंट स्ट्रीम्स, HL7, FHIR संसाधने, SMART on FHIR ॲप्स आणि CDS Hooks ची आढावा घेते, वापरक्षमता, विश्वासार्हता आणि क्लिनिकल प्रॅक्टिसमध्ये किमान व्यत्यय यावर भर देते.
Event-driven architectures and data streamsHL7 and FHIR resources for sepsis signalsSMART on FHIR apps for bedside decision supportCDS Hooks for context-aware recommendationsWorkflow mapping and usability testingपाठ 8क्लिनिकल अलर्ट डिझाइन आणि मानवी घटक: मर्यादा, अलार्म थकवा उपाय, वाढ कार्यप्रवाह, अलर्ट कोण घेईलED क्लिनिशियनसाठी अलर्ट डिझाइन तत्त्व कव्हर करते, ज्यात मर्यादा निवड, टियर अलर्ट्स आणि योग्य भूमिकांसाठी राउटिंग यांचा समावेश आहे. अलार्म थकवा, अलर्ट टायमिंग, वाढ पथ आणि स्पष्टीकरण आणि संदर्भ सादर करणे संबोधित करते.
Choosing thresholds and alert tiersAlarm fatigue and suppression strategiesWho receives alerts and on which channelsEscalation workflows and handoff supportExplaining alerts and providing contextपाठ 9डायग्नोस्टिक AI साठी नियामक आणि पुरावा गरजा: FDA/CMS विचार, क्लिनिकल प्रमाणीकरण अभ्यास डिझाइन, प्रोस्पेक्टिव्ह पायलट्स, रिपोर्टिंग स्टँडर्ड्स (TRIPOD, CONSORT-AI)सेप्सिसमध्ये डायग्नोस्टिक AI साठी नियामक आणि पुरावा अपेक्षा रेखांकित करते, ज्यात FDA पथ, CMS विचार आणि क्लिनिकल प्रमाणीकरण यांचा समावेश आहे. TRIPOD आणि CONSORT-AI सारख्या रिपोर्टिंग स्टँडर्ड्स आणि प्रोस्पेक्टिव्ह पायलट्स ची आढावा घेते.
FDA pathways for diagnostic support toolsCMS, reimbursement, and quality programsDesigning robust clinical validation studiesProspective pilots and phased rolloutsTRIPOD and CONSORT-AI reporting guidanceपाठ 10तैनाती वारंवार आणि लेटन्सी विचार: जवळजवळ रिअल-टाइम स्ट्रीमिंग विरुद्ध बॅच स्कोरींग, गमावलेल्या आणि उशीरलेल्या डेटा हाताळणेसेप्सिस मॉडेल्ससाठी तैनाती वास्तुकला चर्चा करते, जवळजवळ रिअल-टाइम स्ट्रीमिंग आणि बॅच स्कोरींगची तुलना करते. लेटन्सी बजेट्स, गमावलेल्या किंवा उशीरलेल्या डेटा हाताळणे, बॅकफिलिंग आणि ED मधील डेटा पाइपलाइन आरोग्य निरीक्षण संबोधित करते.
Near-real-time streaming vs batch scoringLatency budgets and SLA definitionsImputation for missing and delayed inputsBackfilling, replay, and late-arriving dataMonitoring pipelines and system resilience