Новость958 сент.
В исследовании использованы данные 23 122 пациентов из больницы Санта-Мария в Лиссабоне для разработки моделей машинного обучения (логистическая регрессия, KNN, случайный лес, наивный Байес) для раннего выявления тахикардии и брадикардии у критически больных. Логистическая регрессия показала наилучшие результаты (AUROC 0,81, полнота 91,7% при клинических порогах), а также был продемонстрирован прототип автоматической системы email-оповещений. Авторы подчеркивают необходимость проспективной внешней валидации в нескольких центрах.