在罗宾序列的婴儿中预测新生儿呼吸暂停和呼吸暂停,使用时间序列的神经添加模型

Julius Vetter1,2, Kathleen Lim3,4, Tjeerd M H Dijkstra5,6

  • 1Machine Learning in Science, University of Tübingen and Tübingen AI Center, Tübingen, Germany.

PLOS digital health
|December 13, 2024
PubMed
概括

这项研究引入了一个可解释的AI模型来预测新生儿呼吸暂停和呼吸暂停,帮助风险婴儿的早期干预. 该模型达到0.80 AuROC,识别呼吸不规则和SpO2下降作为关键预测指标.