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Big data and machine learning in critical care: Opportunities for collaborative research
Big data y machine learning en medicina intensiva: oportunidades del trabajo colaborativo

Medicina intensiva, v.43 no.1, 2019년, pp.52 - 57  

Núñez Reiz, A.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Abstract The introduction of clinical information systems (CIS) in Intensive Care Units (ICUs) offers the possibility of storing a huge amount of machine-ready clinical data that can be used to improve patient outcomes and the allocation of resources, as well as suggest topics for randomized clinic...

주제어

참고문헌 (28)

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  2. Crit Care Ghassemi 19 118 2015 10.1186/s13054-015-0801-4 State of the art review: the data revolution in critical care 

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  22. Crit Care Med Knaus 13 818 1985 10.1097/00003246-198510000-00009 APACHE II: a severity of disease classification system 

  23. J Anaesthesiol Clin Pharmacol Varghese 33 248 2017 10.4103/0970-9185.209741 Comparison of acute physiology and chronic health evaluation II (APACHE II) and acute physiology and chronic health evaluation IV (APACHE IV) severity of illness scoring systems, in a multidisciplinary ICU 

  24. Intensive Care Med Ghassemi 40 1332 2014 10.1007/s00134-014-3406-5 A data-driven approach to optimized medication dosing: a focus on heparin 

  25. Crit Care Paonessa 19 288 2015 10.1186/s13054-015-1012-8 Hyperdynamic left ventricular ejection fraction in the intensive care unit 

  26. Chest Ghassemi 145 745 2014 10.1378/chest.13-1722 Leveraging a critical care database: selective serotonin reuptake inhibitor use prior to ICU admission is associated with increased hospital mortality 

  27. Lancet Respir Med Pirracchio 3 42 2015 10.1016/S2213-2600(14)70239-5 Mortality prediction in intensive care units with the Super ICU Learner Algorithm (SICULA): a population-based study 

  28. JAMA Oncol Shrime 2 76 2016 10.1001/jamaoncol.2015.3336 Time-limited trials of intensive care for critically ill patients with cancer: how long is long enough? 

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