DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | Iapăscurtă, Victor | |
dc.date.accessioned | 2023-07-04T12:35:12Z | |
dc.date.available | 2023-07-04T12:35:12Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://repository.usmf.md/handle/20.500.12710/25122 | |
dc.description.abstract | Actualitatea și importanța problemei abordate. Pot fi evidențiate două aspecte importante care conturează direcția de cercetare reflectată în lucrare:
(a) Problema sepsisului ca varietate de stare critica, deseori dificil de diagnosticat la timp, rezultatele la distanță fiind influențate de timpul când se începe tratamentul, iar aceasta, la rândul său, determină mortalitatea (Strandberg G. et al., 2020; Evans L. et al. 2021), care în timp s - a redus neînsemnat (Stevenson E. et al., 2014) și (b) Apariția unui nou actor – a tehnologiilor de inteligența artificială (IA), care deseori se declară drept panacee pentru mai multe probleme, inclusiv medicale.
Cercetarea actuală încearcă să evalueze posibilitatea utilizării acestor tehnologii pentru rezolvarea unor aspecte importante în managementul acestui grup de pacienți prin prezicerea timpurie (câteva ore până la debut) a stării de sepsis, ce ar reduce timpul până la inițierea tratamentului.
Descrierea situației în domeniu și identificarea problemei de cercetare. În ciuda unei mari mortalități asociate (Strandberg G. et al., 2020) și a costurilor ridicate ale tratamentului, sepsisul rămâne dificil de diagnosticat și de tratat (Stevenson E. et al., 2014; Moor M. et al., 2022). Cercetările anterioare au subliniat importanța recunoașterii în timp util a sepsisului pentru îmbunătățirea rezultatelor și reducerea costurilor asociate tratamentului (Burdick H. et al., 2020).
Republica Moldova urmează tendințele mondiale, problema sepsisului fiind una importantă. Spre exemplu, conform OMS și studiilor autohtone (Friptu V., Hodorogea S. 2014; Dondiuc Iu., 2018) sepsisul este a doua cea mai importantă cauza a mortalității materne. [...] | en_US |
dc.language.iso | ro | en_US |
dc.subject | sepsis | en_US |
dc.subject | model | en_US |
dc.subject | inteligență artificiala | en_US |
dc.subject | învățare automată | en_US |
dc.subject | complexitate algoritmică | en_US |
dc.subject | metoda de decompoziție în blocuri | en_US |
dc.subject | sisteme de suport decizional | en_US |
dc.subject | sisteme de prezicere | en_US |
dc.subject.ddc | C.Z.U: 616.94-037:004.8(043.2) | en_US |
dc.subject.mesh | Sepsis | en_US |
dc.subject.mesh | Sepsis--diagnosis | en_US |
dc.subject.mesh | Artificial Intelligence | en_US |
dc.subject.mesh | Machine Learning | en_US |
dc.subject.mesh | Anesthesiology | en_US |
dc.subject.mesh | Anesthesiology--education | en_US |
dc.subject.mesh | Anesthesiologists--education | en_US |
dc.subject.mesh | Critical Care | en_US |
dc.subject.mesh | Data Analysis | en_US |
dc.subject.mesh | Models, Educational | en_US |
dc.title | Prezicerea timpurie a sepsisului cu ajutorul unei aplicații proprii elaborate în baza învățării automate (inteligență artificială) : Teză de doctor în științe medicale: 321.19 – Anesteziologie și terapie intensivă | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | TEZE DE DOCTOR, DOCTOR HABILITAT
|