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J-GLOBAL ID：201902272466611119   整理番号：19A1934911

機械学習アルゴリズムを用いた気道管理における困難性の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Difficulties in Airway Management using Machine Learning Algorithms

著者 (3件)： Sreekantha D. K (Department of Computer Science and Engineering, NMAM Institute of Technology, Nitte, India) ,  Carmel Glen Rodrigues Rhea (Department of Computer Science and Engineering, NMAM Institute of Technology, Nitte, India) ,  Prajna MK (Department of Computer Science and Engineering, NMAM Institute of Technology, Nitte, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICCIC  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 患者の呼吸通路(気道)開放および非閉塞呼吸の維持は,救急状況下での患者ケアに関わる麻酔科医または他の医師の最重要である。呼吸器関連問題に対する主な理由の一つは,予想されない困難な気道(顔面マスクを維持するか,気道の連続的開口を維持するために気管を通過させることにおける予想外の困難さ)である。もし義務下の医師が気道を開くことができないなら,不適切な酸素化のために,患者の死亡または永続的な身体障害につながる可能性がある。マスク換気および/または気管内挿管における困難性の正確な確率を予測するために,現在,容易に利用できるソフトウェア解は存在しない。したがって,リスクを予測する際に麻酔科医を支援するためのエキスパートシステムソリューションを開発し,将来の結果を予防するための治療アプローチについて考える必要がある。患者の安全性の均一な分類の進歩による困難な治療は,患者の安全性における現在の進歩を妨げている。本論文は,Pythonツールに実装された機械学習アルゴリズムを用いて,気道管理の困難さを扱う予測システムを提示した。このエキスパートシステムは,気道管理に関連した患者の困難なパラメータの予測の場合に医師を支援することを目的としている。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 連絡通路 ,  酸素化 ,  ヒト ,  開口 ,  気管 ,  *学習アルゴリズム ,  治療法 ,  医師 ,  気管内挿管 ,  *気道 ,  ソフトウェア
準シソーラス用語： Python ,  マスク換気 ,  麻酔医 ,  患者介護 ,  *気道管理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  アルゴリズム ,  気道管理 ,  予測