Использование модулей модуля с серым белым веществом искусственного интеллекта в районе Синчу в районе Синчу с использованием модуля соотношения серых белых веществ в искусственном интеллекте

Целью данного исследования является создание электронных медицинских карт и базы данных визуализации для пациентов с остановкой сердца вне больших сердечников в Национальной университетской больнице Тайваня. Наша команда разработала модель глубокого обучения ИИ и автоматизированную систему анализа для мозговых серо-белых веществ на основе данных из Национальной университетской больницы Тайваня.

Эти разработки будут внешне проверены с использованием базы данных в филиале Hsinchu в этом проекте. Точная оценка прогноза имеет решающее значение для врачей и семей при принятии решений, касающихся периода ухода за остановкой после начала карты. Тем не менее, текущие доступные инструменты оценки имеют ограниченную точность. Это исследование направлено на разработку мультимодальной модели прогностической оценки, которая объединяет электронные медицинские записи и систему автоматической анализа для мозговой серии. Эта интеграция повысит точность и прогнозирующую способность оценки прогноза. Исследовательская группа уже разработала систему автоматизированной анализа для расчета мозговой серо-белой материальной коэффициенты из коэффициента компьютерных томографических изображений, предоставляя важную информацию о патологических изменениях в мозге.

Кроме того, команда также разработала предсказательную модель на основе AI для прогноза остановки после кардика, включающего несколько показателей и переменных. Эта система была подтверждена с использованием данных из Национальной университетской больницы Тайваня.

Чтобы дополнительно подтвердить точность и надежность наших моделей, исследовательская группа планирует сотрудничать с филиалом Hsinchu в сборе и организации соответствующих данных пациентов с арестом после начала карты, включая электронные медицинские записи и файлы визуализации. Разработанная автоматизированная система анализа для мозговой серо-белой материи и прогнозирующей модели на основе AI будут применены для внешней проверки. Благодаря этому исследованию цель состоит в том, чтобы установить и оптимизировать более комплексную и точную модель оценки прогноза, помогая врачам и семьям принимать лучшие решения для пациентов с остановкой после начала.

Кроме того, сотрудничество с филиалом Hsinchu позволит проверить наши модели «Применяемость в разных медицинских учреждениях и популяциях пациентов».