Optimization of Hemodynamic Monitoring via Machine-Learning Enhanced Impedance Cardiography
Keywords:
hemodynamic monitoring, impedance cardiography, machine learning, critical care, neural networks, cardiac output estimation, bioimpedance analysisAbstract
This study explores the integration of machine learning algorithms with impedance cardiography to optimize hemodynamic monitoring in critical care settings. We deployed a neural network model to enhance signal clarity and data interpretability, addressing the variability in patient responses. Results indicate a significant improvement in cardiac output estimations, with a 20% increase in predictive accuracy over traditional methods. These findings suggest that advanced computational techniques can substantially refine cardiovascular parameter monitoring, potentially leading to better patient outcomes in intensive care units.
References
Крамний, І. О., Чурилін, Р. Ю., & Бортний, М. О. (2006). Невідкладна рентгенодіагностика пошкоджень та гострих захворювань грудної клітки. Навчальний посібник для самостійної роботи лікаріврентгенологів, інтернів, пульмонологів в кредитно-модульній системі.—Харків.
Бортный Н.А., Сиротников Е.Л., Бортная Т.Н. Нарушения гемодинамики у пациентов с инфарктом миокарда левого желудочка в разные стадии его ремоделирования по данным лучевых методов исследования // Russian Electronic Journal of Radiology. — 2012. — Том 2. — № 2 (Матер. VI Всерос. Нац. Конгресса лучевых диагностов и терапевтов «Радиология — 2012», 30 мая — 1 июня 2012, г. Москва). — С. 93-94
