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Previsione del Fallimento Dell'ossigenoterapia AD Alto Flusso

Previsione del Fallimento Dell'ossigenoterapia AD Alto Flusso

Paperback

Medical Reference

ISBN10: 6202002123
ISBN13: 9786202002127
Publisher: Edizioni Sapienza
Published: Jul 29 2025
Pages: 60
Weight: 0.21
Height: 0.14 Width: 6.00 Depth: 9.00
Language: Italian
L'ossigenoterapia ad alto flusso si è dimostrata efficace nel ridurre la mortalità, ma il fallimento di questo metodo rimane difficile da prevedere. Lo scopo di questo studio è integrare l'intelligenza artificiale nella decisione terapeutica per migliorare questa previsione. Abbiamo incluso 369 pazienti con COVID-19 ricoverati in terapia intensiva presso l'ospedale regionale di Zaghouan tra marzo 2020 e dicembre 2022. Dopo aver preprocessato i dati e ottimizzato gli iperparametri con GridSearchCV, sono stati testati quattro modelli di apprendimento automatico: XGBoost, Random Forest, k-nearest neighbours e regressione logistica. Il modello XGBoost ha ottenuto le migliori prestazioni, con un'area sotto la curva ROC di 0,842, superando l'indice ROX e il modello Random Forest. I modelli di regressione logistica e k-nearest neighbours hanno ottenuto risultati inferiori. L'integrazione dell'intelligenza artificiale, in particolare attraverso il modello XGBoost, sembra promettente per migliorare la gestione dei pazienti affetti da polmonite da COVID-19, identificando precocemente i soggetti a rischio di fallimento dell'ossigenoterapia ad alto flusso e riducendo le intubazioni inappropriate.

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