检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:张政[1] 段怡 高志峰 张欢[1] ZHANG Zheng;DUAN Yi;GAO Zhifeng;ZHANG Huan(Department of Anesthesiology,Tsinghua Changgung Hospital,School of Clinical Medicine,Tsinghua University,Beijing 102218,China)
机构地区:[1]清华大学附属北京清华长庚医院麻醉科,清华大学临床医学院,北京102218
出 处:《中国数字医学》2023年第7期81-85,共5页China Digital Medicine
基 金:北京市属医院科研培育计划项目(PX2021040);清华大学精准医学科研计划项目(2022TS016)。
摘 要:本研究综述了当前液体治疗的缺陷以及机器学习(ML)方法在术中液体管理中的适用性,从预测容量紊乱和解释术中影响因素两个方面阐述了ML改善液体治疗质量的潜力,为ML用于术中液体治疗提供了理论基础。The purpose of this study was to review the limitations of current fluid therapy and the applicability of ML methods in intraoperative fluid management.This study illustrated the potential of ML to improve the quality of fluid therapy in terms of predicting volume disturbances and explaining intraoperative influencing factors,providing a theoretical basis for ML to improve intraoperative fluid therapy.
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