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portada PREVISIONE DEL FALLIMENTO DELL'OSSIGENOTERAPIA AD ALTO FLUSSO :. MODELLI DI APPRENDIMENTO INDICE AUTOMATICO vs INDICE ROX (en Italiano)
Formato
Libro Físico
Editorial
Autor
Año
2025
Idioma
Italiano
N° páginas
60
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
8.66x5.91 in
ISBN13
9786202002127

PREVISIONE DEL FALLIMENTO DELL'OSSIGENOTERAPIA AD ALTO FLUSSO :. MODELLI DI APPRENDIMENTO INDICE AUTOMATICO vs INDICE ROX (en Italiano)

Khaoula Ben Ismail (Autor) · Edizioni Sapienza · Tapa Blanda

PREVISIONE DEL FALLIMENTO DELL'OSSIGENOTERAPIA AD ALTO FLUSSO :. MODELLI DI APPRENDIMENTO INDICE AUTOMATICO vs INDICE ROX (en Italiano) - Khaoula Ben Ismail

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Reseña del libro "PREVISIONE DEL FALLIMENTO DELL'OSSIGENOTERAPIA AD ALTO FLUSSO :. MODELLI DI APPRENDIMENTO INDICE AUTOMATICO vs INDICE ROX (en Italiano)"

L'ossigenoterapia ad alto flusso si è dimostrata efficace nel ridurre la mortalità, ma il fallimento di questo metodo rimane difficile da prevedere. Lo scopo di questo studio è integrare l'intelligenza artificiale nella decisione terapeutica per migliorare questa previsione. Abbiamo incluso 369 pazienti con COVID-19 ricoverati in terapia intensiva presso l'ospedale regionale di Zaghouan tra marzo 2020 e dicembre 2022. Dopo aver preprocessato i dati e ottimizzato gli iperparametri con GridSearchCV, sono stati testati quattro modelli di apprendimento automatico: XGBoost, Random Forest, k-nearest neighbours e regressione logistica. Il modello XGBoost ha ottenuto le migliori prestazioni, con un'area sotto la curva ROC di 0,842, superando l'indice ROX e il modello Random Forest. I modelli di regressione logistica e k-nearest neighbours hanno ottenuto risultati inferiori. L'integrazione dell'intelligenza artificiale, in particolare attraverso il modello XGBoost, sembra promettente per migliorare la gestione dei pazienti affetti da polmonite da COVID-19, identificando precocemente i soggetti a rischio di fallimento dell'ossigenoterapia ad alto flusso e riducendo le intubazioni inappropriate.

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