Análisis de señales para pacientes neurocríticos

El proyecto utiliza técnicas de análisis de macrodatos, como la transformada wavelet y el aprendizaje profundo, para analizar señales fisiológicas de pacientes neurocríticos y construir un modelo para evaluar la condición intracraneal y predecir el resultado neurológico. Mediante la identificación de correlaciones entre estos parámetros y sus tendencias, podemos lograr la detección temprana de anomalías y mejorar la capacidad de juzgar la condición neurológica actual y predecir el pronóstico. Mediante la entrada continua de datos pasados ​​y contemporáneos en la UCI, el modelo se modificará repetidamente y su precisión mejorará a medida que crezca el modelo. El modelo se puede utilizar para reconocer anomalías antes y proporcionar un sistema de alerta. Los médicos que atienden a pacientes neurocríticos pueden ajustar su política de tratamiento y evaluar el resultado de acuerdo con dicho sistema.