Conceptos Básicos
기계 학습을 활용한 신생아 의료진을 지원하는 교육 도구의 중요성
Resumen
신생아 의료진을 지원하기 위한 교육 도구에 대한 연구
신생아 의료진의 교육과 지원에 대한 중요성 강조
머신 러닝을 활용한 위험 요인 식별 및 예측 모델 설계
신생아 의료진의 교육을 위한 모바일 애플리케이션 개발
신생아 의료진의 교육과 환자 대응 능력 향상을 위한 연구
Estadísticas
신생아 사후 1분 APGAR 점수가 7 이하인 환자는 18명입니다.
출생 시 인공 호흡을 받은 환자는 12명입니다.
출생 후 호흡곤란을 겪은 환자는 18명입니다.
NICU로 이송된 환자는 8명입니다.
신생아 병리학으로 이송된 환자는 84명입니다.
뇌 초음파를 받은 환자 중 정상 결과가 13명이고 병변이 있는 환자가 1명입니다.
STEN을 기다리는 동안 수동 냉각을 받은 환자는 1명입니다.
출생 후 NIV가 필요한 환자는 5명입니다.
Citas
"신생아 의료진의 교육을 위한 모바일 애플리케이션을 개발하는 것이 최종 목표입니다."
"기계 학습을 통해 위험 요인을 식별하고 이에 대한 대응 전략을 계획하는 것이 중요합니다."
"신생아 의료진의 교육을 위해 머신 러닝 모델을 사용하는 것이 의미 있는 결과를 도출할 수 있습니다."