Un modelo de inteligencia artificial para la duración de la estadía de los cuidados intensivos, el resultado neurológico y la estimación de los costos después de la reanimación cardiopulmonar: un estudio de cohorte.

Edad> 18 años pacientes después de una reanimación cardiopulmonar exitosa observada en reanimación

Otro: Sin intervenciones físicas o médicas

Los datos de los pacientes después de la sucesiva rescucitaion serán evaluados por programas de aprendizaje automático.

Programa de Python de aprendizaje automático

La base de datos creada será analizada mediante un algoritmo de inteligencia artificial de aprendizaje automático con el lenguaje de programación Python. Después de procesar los datos faltantes e incompletos mediante inteligencia artificial, la base de datos se dividirá en dos partes: entrenamiento del modelo y validación del modelo. Se seleccionarán datos significativos mediante el entrenamiento del modelo y se construirá un modelo de predicción basado en estos datos. Para aumentar la interpretabilidad del modelo de predicción y ayudar a los usuarios a comprender cómo y por qué se realizan ciertas predicciones, se utilizará el algoritmo SHApley Additive exPlanations (SHAP). En el aprendizaje automático, la técnica SHAP se utiliza para interpretar los procesos de toma de decisiones de modelos complejos de aprendizaje automático.