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데알못정을

[Review] Using machine learning for the early prediction of sepsis-associated ARDS in the ICU and identification of clinical phenotypes with differential responses to treatment

Motivation/Background급성 호흡 곤란 증후군(Acute Respiratoty Distress Syndrom, ARDS)는 급격히 진행되는 호흡 부전과 폐 부종, 미만성 폐포 손상, 감염 세포 침윤을 특징으로 하는 중환자실에서 가장흔한 호흡기 증후군이다.  패혈증(Sepsis)는 ARDS의 흔한 위험 요소 중 하나이며, Sepsis associated ards는 매우 높은 사망률을 가지고 있으며 폐 손상으로부터 회복하기 쉽지 않기 때문에 non sepis ards보다 더 심각하다. 진단과 형태(Penotypic) 분류는 호흡기 중증 치료에서 주요 연구 방향으로 남아 있다. 특히, sepsis associated ARDS와 같은 높은 사망률 조건은 반드시 적극적으로 정밀 진단되어져야 한다. ..
Paper Review 2024. 6. 25. 00:42
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