COVID-19 ICU占有の予測モデルによる訴訟の防止【JST・京大機械翻訳】

Gallese Chiara; Falletti Elena; Nobile Marco S.; Ferrario Lucrezia; Schettini Fabrizio; Foglia Emanuela

文献

J-GLOBAL ID：202102275351668395 整理番号：21A1145257

COVID-19 ICU占有の予測モデルによる訴訟の防止【JST・京大機械翻訳】

Preventing litigation with a predictive model of COVID-19 ICUs occupancy

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資料名：
巻： 2020 号： Big Data ページ： 2111-2116 発行年： 2020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)

COVID-19パンデミックは,医療介入の遅れにつながる可能性のある病院活動において全体的に減速し,資源の不足は換気装置配分基準に関する懸念を提起できる。これらの状況は,病院および医療専門家に対する法律を導くことができる:地域および国と共に,医療現場におけるインフォームドコンセントの徴候,または契約またはAquilian義務に基づいて,健康への権利,身体的完全性および生活への権限のために,法的行動に脆弱であるかもしれない。この状況において,緩和率の予測は,地域および国家レベルでの議論の経済的影響を評価するために有用であり,従って,病院管理者および公共機関は,重要な介護サージ能力を増加させるための投資資源を投資するかどうかを決定するために,多次元およびコスト/便益評価を実行することができる。本研究では,CLIP(COVID-19 LItigation予測)を提示し,COVID-19時系列を用いて集中治療室の占有を予測するために設計されたスウォーム知能によって支援されたモデリングアプローチである。CLIPは,患者の将来の数を推定するために,COVID-19患者入院のロジスティックモデルに適合し,そして,そのパラメータが,ファジィ自己Tuningパーティクルスウォーム最適化によって較正される,占有集中治療ベッドの数を予測するために,確率モデルを利用する。資源不足による集中治療室から拒絶された各個体は,潜在的平地であると考えるべきである。他の臨床条件および重要な疾患の中でさらに使用できるこのような予測モデルの開発およびアベイラビリティは,不確実性の条件の下で決定を行う政策決定者を助けることができた。Copyright 2021 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】

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医用画像処理 , 音声処理 , NMR一般 , 符号理論 , 図形・画像処理一般

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