Somo 1Misingi ya pathofizyolojia ya sepsis na vigezo vya kliniki (SIRS, qSOFA, SOFA, Sepsis-3)Inachunguza biolojia ya sepsis na majibu ya mwenyeji, kisha inaunganisha taratibu hizi na dalili za kitanda kama vile shinikizo la damu la chini, moyo wa haraka, na kushindwa kwa viungo. Inalinganisha vigezo vya SIRS, qSOFA, SOFA, na Sepsis-3 na matumizi yao katika uchambuzi wa wagonjwa wa dharura.
Majibu ya mwenyeji kwa maambukizi na kushindwa kwa viungoMabadiliko ya hemodinamiki na kushindwa kwa mzunguko mdogoSIRS, qSOFA, SOFA: vipengele na viwangoUfafanuzi wa Sepsis-3 na vigezo vya mshtuko wa septicMapungufu ya alama za kliniki katika idara za dharuraSomo 2Usalama, njia za kushindwa, na upunguzaji: chanya bandia/bora, kushuka kwa modeli, matatizo ya ubora wa data, pembejeo za ushindaniInatambua hatari za usalama kama chanya bandia, chanya bora, kushuka kwa modeli, na ubora duni wa data. Inachunguza pembejeo za ushindani au zisizotarajiwa, ufuatiliaji thabiti, kinga, usimamizi wa binadamu, na michakato ya kusasisha modeli kwa usalama.
Chanya bandia, chanya bora, na njia za madharaUkaguzi wa ubora wa data na utambuzi wa makosaKushuka kwa modeli, urekebishaji upya, na mafunzo mapyaKushughulikia pembejeo za ushindani au zisizotarajiwaUsimamizi wa binadamu, kubatilisha, na utawalaSomo 3Viwango vya tathmini na mikakati ya uthibitisho kwa utabiri wa sepsis: AUROC, AUPRC, urekebishaji, wakati wa awali, uchambuzi wa mkondo wa maamuziInafafanua viwango vya utendaji muhimu kwa utabiri wa sepsis, ikijumuisha AUROC, AUPRC, urekebishaji, na wakati wa awali. Inaelezea uthibitisho wa ndani na nje, uthibitisho wa muda, na uchambuzi wa mkendo wa maamuzi kwa tathmini ya manufaa ya kliniki.
AUROC, AUPRC, na usawa usio wa madarajaMifumo ya urekebishaji na upangaji wa hatariWakati wa awali na utendaji maalum wa upeoUthibitisho wa ndani, nje, na wa mudaUchambuzi wa mkendo wa maamuzi na faida halisiSomo 4Uhandisi wa vipengele na uundaji wa modeli ya muda: uchakataji wa mfululizo wa muda, madirisha yanayosogea, uchukuzi wa mwenendoInaelezea jinsi ya kusafisha na kupatanisha data ya mfululizo wa muda ya idara za dharura kwa uundaji wa modeli. Inashughulikia kuchukua sampuli upya, kushughulikia vipindi visivyo vya kawaida, madirisha yanayosogea, vipengele vya mwenendo na tofauti, na kuingiza hatua za uingiliaji kati na muktadha wa kliniki kwa muda.
Kupatanisha muda, kuchukua sampuli upya, na kuweka katiMadirisha yanayosogea na upeo wa utabiriVipengele vya mwenendo, tofauti, na derivativeKuingiza hatua za uingiliaji na ongezeko la utunzajiKushughulikia mfululizo wa muda usio wa kawaida na duniSomo 5Mifumo ya kujifunza kwa mashine kwa utabiri wa hatari ya ghafla: regression ya logistic, miti iliyoboreshwa kwa kasi, RNNs, mitandao ya convolutional ya muda, mfululizo wa muda unaotegemea transformerInalinganisha mbinu za uundaji wa modeli kwa utabiri wa hatari ya sepsis ya ghafla, kutoka regression ya logistic hadi miti iliyoboreshwa kwa kasi na mifumo ya kina ya mfululizo. Inasisitiza nguvu, mapungufu, ufafanuzi, na usahihi kwa vikwazo vya muda vya idara za dharura.
Regression ya logistic na chaguo za regularizationMiti iliyoboreshwa kwa kasi na umuhimu wa vipengeleMitandao ya neura inayorudia kwa mfululizoMitandao ya convolutional ya muda kwa mfululizo wa mudaTransformers kwa data ya mfululizo wa muda wa klinikiSomo 6Aina za data kwa utambuzi wa sepsis wa wakati halisi: dalili za muhimu, maabara, maelezo ya muuguzi, dawa, mitiririkoInaelezea mitiririko muhimu ya data ya wakati halisi katika idara za dharura, ikijumuisha dalili za muhimu, vipimo vya maabara, dawa, hati za muuguzi, na mitiririko ya kisaikolojia. Inajadili viwango vya sampuli, uaminifu, na jinsi kila aina inavyoonyesha sepsis inayobadilika.
Dalili za muhimu na mitiririko ya ufuatiliaji wa mara kwa maraPaneli za maabara, utamaduni, na nyakati za kuingiaAmri za dawa, maji, na vasopressorsMaelezo ya muuguzi, maandishi ya uchambuzi, na karatasi za mtiririkoMitiririko kutoka kwa vifaa vya ufuatiliaji na vifaa vya kitandaSomo 7Kuunganisha na mifumo ya kazi ya idara za dharura na mifumo ya EHR: mitiririko ya matukio, FHIR, HL7, programu za SMART kwenye FHIR, CDS HooksInaelezea jinsi modeli za AI za sepsis zinavyounganishwa katika mifumo ya kazi ya idara za dharura na EHR. Inachunguza mitiririko ya matukio, HL7, rasilimali za FHIR, programu za SMART kwenye FHIR, na CDS Hooks, ikisisitiza utumiaji rahisi, uaminifu, na usumbufu mdogo kwa mazoezi ya kliniki.
Muundo wa matukio yanayotia moyo na mitiririko ya dataRasilimali za HL7 na FHIR kwa ishara za sepsisProgramu za SMART kwenye FHIR kwa msaada wa maamuzi ya kitandaCDS Hooks kwa mapendekezo yanayofaa muktadhaUchoraaji wa mifumo ya kazi na upimaji wa utumiaji rahisiSomo 8Muundo wa tahadhari za kliniki na sababu za binadamu: viwango, kupunguza uchovu wa tahadhari, mifumo ya ongezeko, nani anapokea tahadhariInashughulikia kanuni za muundo wa tahadhari kwa wataalamu wa kliniki wa idara za dharura, ikijumuisha kuchagua viwango, tahadhari za ngazi, na kupeleka kwa majukumu sahihi. Inashughulikia uchovu wa tahadhari, wakati wa tahadhari, njia za ongezeko, na kutoa maelezo na muktadha.
Kuchagua viwango na ngazi za tahadhariUchovu wa tahadhari na mikakati ya kukandamizaNani anapokea tahadhari na kwa njia zipiMifumo ya ongezeko na msaada wa kupitishaKuelezea tahadhari na kutoa muktadhaSomo 9Mahitaji ya udhibiti na ushahidi kwa AI ya utambuzi: mazingatio ya FDA/CMS, muundo wa utafiti wa uthibitisho wa kliniki, majaribio ya kimbele, viwango vya kuripoti (TRIPOD, CONSORT-AI)Inaonyesha matarajio ya udhibiti na ushahidi kwa AI ya utambuzi wa sepsis, ikijumuisha njia za FDA, mazingatio ya CMS, na uthibitisho wa kliniki. Inachunguza majaribio ya kimbele na viwango vya kuripoti kama TRIPOD na CONSORT-AI.
Njia za FDA kwa zana za msaada wa utambuziCMS, malipo, na programu za uboraKubuni utafiti thabiti wa uthibitisho wa klinikiMajaribio ya kimbele na kuanzishwa kwa hatuaMwongozo wa kuripoti wa TRIPOD na CONSORT-AISomo 10Kupendekeza mara kwa mara na mazingatio ya latency: utiririshaji wa karibu wakati halisi dhidi ya alama ya kundi, kushughulikia data iliyopotea na iliyocheleweshwaInajadili miundo ya kuweka huduma kwa modeli za sepsis, ikilinganisha utiririshaji wa karibu wakati halisi na alama ya kundi. Inashughulikia bajeti za latency, kushughulikia data iliyopotea au iliyocheleweshwa, kujaza nyuma, na kufuatilia afya ya bomba la data katika idara za dharura.
Utiririshaji wa karibu wakati halisi dhidi ya alama ya kundiBajeti za latency na ufafanuzi wa SLAKuweka badala kwa pembejeo zilizopotea na zilizocheleweshwaKujaza nyuma, kurudia, na data inayofika marehemuKufuatilia mabomba na ustahimilivu wa mfumo
