Artificial Intelligence to Prevent Mobile Heart Failure Patients Decompensation in Real Time: Monitoring-Based Predictive Model
المؤلفون المشاركون
Larburu, Nekane
Artetxe, Arkaitz
Escolar, Vanessa
Lozano, Ainara
Kerexeta, Jon
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-11-05
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Rapid advances in ICT and collection of large amount of mobile health data are giving room to new ways of treating patients.
Studies suggest that telemonitoring systems and predictive models for clinical support and patient empowerment may improve several pathologies, such as heart failure, which admissions rate is high.
In the current medical practice, clinicians make use of simple rules that generate large number of false alerts.
In order to reduce the false alerts, in this study, the predictive models to prevent decompensations that may lead into admissions are presented.
They are based on mobile clinical data of 242 heart failure (HF) patients collected for a period of 44 months in the public health service of Basque Country (Osakidetza).
The best predictive model obtained is a combination of alerts based on monitoring data and a questionnaire with a Naive Bayes classifier using Bernoulli distribution.
This predictive model performs with an AUC = 67% and reduces the false alerts per patient per year from 28.64 to 7.8.
This way, the system predicts the risk of admission of ambulatory patients with higher reliability than current alerts.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Larburu, Nekane& Artetxe, Arkaitz& Escolar, Vanessa& Lozano, Ainara& Kerexeta, Jon. 2018. Artificial Intelligence to Prevent Mobile Heart Failure Patients Decompensation in Real Time: Monitoring-Based Predictive Model. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204665
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Larburu, Nekane…[et al.]. Artificial Intelligence to Prevent Mobile Heart Failure Patients Decompensation in Real Time: Monitoring-Based Predictive Model. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204665
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Larburu, Nekane& Artetxe, Arkaitz& Escolar, Vanessa& Lozano, Ainara& Kerexeta, Jon. Artificial Intelligence to Prevent Mobile Heart Failure Patients Decompensation in Real Time: Monitoring-Based Predictive Model. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204665
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204665
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر