Intelligenza artificiale Modulo di materiale cerebrale grigio-bianco Utilizzo del modulo nel distretto di Hsinchu di Hsinchu Usando un Modulo di materia cerebrale grigio cerebrale artificiale Modulo

Lo scopo di questo studio è quello di stabilire un database di cartelle cliniche e imaging elettroniche per i pazienti con arresto cardiaco fuori ospedale presso la filiale Hsinchu dell'ospedale universitario nazionale di Taiwan. Il nostro team ha sviluppato un modello di AI Deep Learning e un sistema di analisi automatizzato per la materia cerebrale grigio-bianco basato sui dati del National Taiwan University Hospital.

Questi sviluppi verranno validati esternamente utilizzando il database presso il ramo Hsinchu in questo progetto. Una valutazione accurata della prognosi è fondamentale per i medici e le famiglie nel prendere decisioni relative al periodo di assistenza all'arresto post-cardiaco. Tuttavia, gli attuali strumenti di valutazione disponibili hanno una precisione limitata. Questo studio mira a sviluppare un modello di valutazione prognostica multimodale che combina cartelle mediche elettroniche e il sistema di analisi automatizzato per la materia cerebrale di Graywhite. Questa integrazione migliorerà l'accuratezza e la capacità predittiva della valutazione della prognosi. Il team di ricerca ha già sviluppato un sistema di analisi automatizzato per il calcolo del rapporto di materia cerebrale grigio-bianco dalle immagini tomografiche computerizzate cerebrali, fornendo informazioni importanti sui cambiamenti patologici nel cervello.

Inoltre, il team ha anche sviluppato un modello predittivo basato sull'intelligenza artificiale per la prognosi di arresto post-cardiaco, incorporando più indicatori e variabili. Questo sistema è stato validato utilizzando i dati del National Taiwan University Hospital.

Per convalidare ulteriormente l'accuratezza e l'affidabilità dei nostri modelli, il team di ricerca prevede di collaborare con la filiale HSInchu nella raccolta e organizzazione dei dati rilevanti dei pazienti con arresto post-cardiaco, tra cui cartelle mediche elettroniche e file di imaging. Il sistema di analisi automatizzato sviluppato per la materia cerebrale grigio-grigio e il modello predittivo basato sull'intelligenza artificiale verrà applicato per la convalida esterna. Attraverso questa ricerca, l'obiettivo è stabilire e ottimizzare un modello di valutazione della prognosi più completa e accurata, assistendo i medici e le famiglie a prendere decisioni migliori per i pazienti con arresto post-cardiaco.

Inoltre, la collaborazione con il ramo Hsinchu consentirà la convalida dei nostri modelli "Applicabilità in diverse istituzioni mediche e popolazioni di pazienti.