Real-time predictive modeling methods using multi-rate physiological time series data for the prediction of disease onset
使用多速率生理时间序列数据预测疾病发作的实时预测建模方法
基本信息
- 批准号:341623-2012
- 负责人:
- 金额:$ 1.31万
- 依托单位:
- 依托单位国家:加拿大
- 项目类别:Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份:2014
- 资助国家:加拿大
- 起止时间:2014-01-01 至 2015-12-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
The primary objective of this research program is to accelerate the development of state of the art predictive modeling methods in order to anticipate the onset of disease and other conditions. These methods will incorporate multiple multi-rate physiological time series data streams, including: fast rate data (typically measured at 250-1000 samples per second), such as electrocardiogram, the impedance respiratory waveform and intravenous blood pressure; slow rate data, such as blood oxygen saturation; and other clinical information. Current modeling methods are limited to simple analysis of these waveforms which precludes the consideration of their interactions except by clinicians themselves.
这项研究计划的主要目标是加速最先进的预测建模方法的发展,以便预测疾病的发生和其他情况。这些方法将结合多个多速率生理时间序列数据流,包括:快速数据(通常以每秒250-1000个样本测量),例如心电图、阻抗呼吸波形和静脉血压;低速数据,例如血氧饱和度;以及其他临床信息。目前的建模方法仅限于对这些波形的简单分析,这排除了除了临床医生自己之外考虑它们之间的相互作用。
项目成果
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