| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Iapăscurtă, Victor | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-04T12:40:16Z | |
| dc.date.available | 2023-07-04T12:40:16Z | |
| dc.date.issued | 2023 | |
| dc.identifier.citation | IAPĂSCURTĂ, Victor. Prezicerea timpurie a sepsisului cu ajutorul unei aplicații proprii elaborate în baza învățării automate (inteligență artificială): rezumatul tezei de doctor în științe medicale: 321.19 – Anesteziologie și terapie intensivă. Chișinău, 2023, 35 p. | |
| dc.identifier.uri | http://repository.usmf.md/handle/20.500.12710/25125 | |
| 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, iar rezultatele tratamentului depinzând strâns de timpul când se începe tratamentul (cu antibiotice) și influența directă a acestor factori asupra mortalității [1], care cu timpul a diminuat neînsemnat [2] si (b) Apariția unui nou actor – așa numitele tehnologii 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 diminua întârzierea începutului tratamentului. [...] | 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 | CZU: 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) : Rezumatul tezei de doctor în științe medicale : 321.19 – Anesteziologie și terapie intensivă | en_US |
| dc.type | Other | en_US |
| Appears in Collections: | REZUMATELE TEZELOR DE DOCTOR, DOCTOR HABILITAT
|
