Intensivstationen: ein automatisiertes Alarmsystem

Fehlalarme reduzieren, kritische Komplikationen vorhersagen: Das verbessert die Patientensicherheit und hier setzt das Projekt „ICU-Cockpit“ an.

Zum Projekt

Weiterführende Links

• Projektbeschreibung auf www.nfp75.ch
• Eckdaten und Publikationen
• Big Data macht Intensivmedizin besser, Medienmitteilung vom 2. Dezember 2019
• Blog-Beitrag von Emanuela Keller vom 15. Januar 2019
• Blog-Beitrag von Emanuela Keller vom 13. November 2018
• Schwab P, Keller E, Muroi C, Mack DJ, Strässle C, Karlen W (2018) Not to cry wolf: distantly supervised multitask learning in critical care. Proc 35th Int Conf Mach Learn (ICML), 80:4518-27
• Muroi C, Meier S, De Luca V, Mack DJ, Strässle C, Schwab P, Karlen W, Keller E (2019) Automated false alarm reduction in a real-life intensive care setting using motion detection. Neurocrit Care, Epub ahead of print, DOI:10.1007/s12028-019-00711-w
• Hostettler I C, Richter JK, Schmid J, Neidert M C, Seule M, Boss O, Pangalu A, Germans M R, Muroi C, Keller E (2018) Decision tree analysis in subarachnoid hemorrhage – Prediction of outcome parameters during the course of aneurysmal subarachnoid hemorrhage using decision tree analysis. J of Neurosurgery, 129(6):1499-1510, DOI: 10.3171/2017.7