Aralin 1Mga Pundasyon ng Pathophysiology ng Sepsis at Klinikal na Pamantayan (SIRS, qSOFA, SOFA, Sepsis-3)Pinag-aralan ang biyolohiya ng sepsis at tugon ng host, pagkatapos ay iniuugnay ang mga mekanismo na ito sa mga senyales sa tabi ng kama tulad ng hypotension, tachycardia, at organ dysfunction. Inihahambing ang SIRS, qSOFA, SOFA, at Sepsis-3 pamantayan at ang paggamit nito sa triage ng ED.
Tugon ng host sa impeksyon at organ dysfunctionMga Hemodynamic na pagbabago at microcirculatory failureSIRS, qSOFA, SOFA: mga bahagi at thresholdsSepsis-3 na kahulugan at septic shock criteriaMga limitasyon ng klinikal na scores sa EDAralin 2Kaligtasan, mga mode ng pagkabigo, at pagpigil: false positives/negatives, model drift, mga isyu sa kalidad ng data, adversarial inputsTinutukoy ang mga panganib sa kaligtasan tulad ng false positives, false negatives, model drift, at masamang kalidad ng data. Inilalahad ang mga adversarial o hindi inaasahang inputs, matibay na monitoring, guardrails, human oversight, at mga proseso para sa ligtas na pag-update ng modelo.
False positives, false negatives, at harm modesMga pagsusuri sa kalidad ng data at anomaly detectionModel drift, recalibration, at retrainingPaghawak sa adversarial o hindi inaasahang inputHuman oversight, overrides, at governanceAralin 3Mga Metric ng Pagsusuri at Estratehiya ng Validation para sa Pagtataya ng Sepsis: AUROC, AUPRC, calibration, lead time, decision curve analysisTinutukoy ang mga pangunahing performance metrics para sa pagtataya ng sepsis, kabilang ang AUROC, AUPRC, calibration, at lead time. Ipinaliliwanag ang internal at external validation, temporal validation, at decision curve analysis para sa pagsusuri ng klinikal na utility.
AUROC, AUPRC, at class imbalanceCalibration curves at risk stratificationLead time at horizon-specific performanceInternal, external, at temporal validationDecision curve analysis at net benefitAralin 4Feature engineering at temporal modeling: time-series preprocessing, sliding windows, trend extractionIpinaliliwanag kung paano linisin at i-align ang ED time-series data para sa modeling. Sumasaklaw sa resampling, paghawak sa hindi regular na intervals, sliding windows, trend at variability features, at pag-encode ng mga interbensyon at klinikal na konteksto sa paglipas ng panahon.
Time alignment, resampling, at interpolationSliding windows at prediction horizonsTrend, variability, at derivative featuresPag-encode ng interbensyon at care escalationPaghawak sa hindi regular at sparse time-seriesAralin 5Mga Machine learning model para sa acute risk prediction: logistic regression, gradient boosted trees, RNNs, temporal convolutional networks, transformer-based time-seriesInihahambing ang mga modeling approach para sa acute sepsis risk prediction, mula sa logistic regression hanggang gradient boosted trees at deep sequence models. Binibigyang-diin ang mga lakas, limitasyon, interpretability, at angka para sa ED time constraints.
Logistic regression at regularization choicesGradient boosted trees at feature importanceRecurrent neural networks para sa sequencesTemporal convolutional networks para sa time-seriesTransformers para sa klinikal na time-series dataAralin 6Mga Modalidad ng Data para sa Real-time Sepsis Detection: vitals, labs, nursing notes, medication, waveformsInilalarawan ang mga pangunahing real-time data streams sa ED, kabilang ang vital signs, laboratory tests, medications, nursing documentation, at physiologic waveforms. Tinalakay ang mga sampling rates, reliability, at kung paano nagse-signal ng umuunlad na sepsis ang bawat modality.
Vital signs at continuous monitoring feedsLaboratory panels, cultures, at turnaround timesMedication orders, fluids, at vasopressorsNursing notes, triage text, at flowsheetsWaveforms mula sa monitors at bedside devicesAralin 7Integrasyon sa ED workflows at EHR systems: event streams, FHIR, HL7, SMART on FHIR apps, CDS HooksInilalarawan kung paano na-integrate ang mga AI sepsis models sa ED workflows at EHRs. Sinuri ang event streams, HL7, FHIR resources, SMART on FHIR apps, at CDS Hooks, na binibigyang-diin ang usability, reliability, at minimal disruption sa klinikal na praktis.
Event-driven architectures at data streamsHL7 at FHIR resources para sa sepsis signalsSMART on FHIR apps para sa bedside decision supportCDS Hooks para sa context-aware recommendationsWorkflow mapping at usability testingAralin 8Klinikal na disenyo ng alert at human factors: thresholds, alarm fatigue mitigation, escalating workflows, sino ang tumatanggap ng alertsSumasaklaw sa mga prinsipyo ng disenyo ng alert para sa ED clinicians, kabilang ang pagpili ng threshold, tiered alerts, at routing sa angkop na mga role. Tinutugunan ang alarm fatigue, alert timing, escalation pathways, at paglalahad ng paliwanag at konteksto.
Pagpili ng thresholds at alert tiersAlarm fatigue at suppression strategiesSino ang tumatanggap ng alerts at sa mga channelEscalation workflows at handoff supportPaglalahad ng alerts at pagbibigay ng kontekstoAralin 9Regulasyon at mga kinakailangan sa ebidensya para sa diagnostic AI: FDA/CMS considerations, disenyo ng klinikal na validation study, prospective pilots, reporting standards (TRIPOD, CONSORT-AI)Inilalahad ang mga regulasyon at inaasahan sa ebidensya para sa diagnostic AI sa sepsis, kabilang ang FDA pathways, CMS considerations, at klinikal na validation. Sinuri ang prospective pilots at reporting standards tulad ng TRIPOD at CONSORT-AI.
FDA pathways para sa diagnostic support toolsCMS, reimbursement, at quality programsPagdidisenyo ng matibay na klinikal na validation studiesProspective pilots at phased rolloutsTRIPOD at CONSORT-AI reporting guidanceAralin 10Mga Konsiderasyon sa Frequency ng Deployment at Latency: near-real-time streaming vs batch scoring, paghawak sa nawawalang at delayed na dataTinalakay ang mga deployment architectures para sa sepsis models, na naghahambing ng near-real-time streaming sa batch scoring. Tinutugunan ang latency budgets, paghawak sa nawawalang o delayed na data, backfilling, at monitoring ng kalusugan ng data pipeline sa ED.
Near-real-time streaming vs batch scoringLatency budgets at SLA definitionsImputation para sa nawawalang at delayed inputsBackfilling, replay, at late-arriving dataMonitoring pipelines at system resilience
