换一批人工智能赋能麻醉监护仪实现麻醉深度监测
Anesthesia Depth Monitoring Based on Anesthesia Monitor with the Help of Artificial Intelligence
摘要目的 利用低成本的麻醉监护仪实现麻醉深度监测功能,在围术期内有效辅助麻醉医生诊断并降低麻醉手术成本.方法 提出一种基于人工智能的麻醉深度监测方法,设计了基于卷积神经网络和长短期记忆网络的麻醉深度监测模型,模型输入数据包括麻醉监护仪中记录的心电图和脉搏波,以及从心电图中计算出的心率变异性,模型输出为麻醉诱导、麻醉维持和麻醉苏醒3种状态.结果 麻醉深度监测模型在迁移学习训练方式下的准确率为94.1％,优于所有对比方法.结论 该研究的准确性满足围术期麻醉深度监测的需求,降低了手术成本.
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