Predicting the likelihood of a patient's survival after an accident using artificial intelligence and statistical methods

Bu araştırmanın amacı, regresyon yöntemleri ve derin öğrenme yardımıyla, şu anda hastanelerde tıbbi bakım gören ve aşağıdaki semptomları gösteren hastalar için hayatta kalma olasılığını hesaplayabilecek bir model oluşturmaktır. genellikle yoğun bakım ünitelerinde görülür. Bu hastaların yüksek risk kategorisinde (YBÜ) olduğu kabul edilir. Hayatta kalma modelleri, klinik araştırma alanında nispeten sık kullanılan bir tür istatistiksel araçtır. Klinik araştırmacılar, bir hastanın ne kadar yaşaması beklendiğini belirlemekle ilgilenir. Klinik ortamlardaki araştırmacılar, bu modellerin amacı, çeşitli klinik sonuçların riskini tahmin etmenin yanı sıra ilgili risk değişkenlerini belirlemek için hayatta kalma modellerinden yararlanabilir. Bunun iyi bir örneği, çeşitli hastalıklardan muzdarip hastaların genel sağkalım oranı olacaktır. Bulgulara göre, CCU'lu hastaların prognozunu tahmin etme söz konusu olduğunda modelimiz CPH tahmin modelinden daha iyi performans gösterme yeteneğine sahiptir. CCU'lu hastaların prognozu söz konusu olduğunda durum budur.