Utilising intraoperative respiratory dynamic features for developing and validating an explainable machine learning model for postoperative pulmonary complications

医学 呼吸系统 计算机科学 重症监护医学 内科学
作者
Peiyi Li,Shuanliang Gao,Yaqiang Wang,Ruihao Zhou,Guo Chen,Weimin Li,Xuechao Hao,Tao Zhu
出处
期刊:BJA: British Journal of Anaesthesia [Elsevier]
卷期号:132 (6): 1315-1326 被引量:10
标识
DOI:10.1016/j.bja.2024.02.025
摘要

Timely detection of modifiable risk factors for postoperative pulmonary complications (PPCs) could inform ventilation strategies that attenuate lung injury. We sought to develop, validate, and internally test machine learning models that use intraoperative respiratory features to predict PPCs.
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