S'abonner

Machine Learning, Deep Learning, and Closed Loop Devices—Anesthesia Delivery - 12/08/21

Doi : 10.1016/j.anclin.2021.03.012 
Theodora Wingert, MD a, b, , Christine Lee, PhD c, d, Maxime Cannesson, MD, PhD a, b
a University of California Los Angeles, David Geffen School of Medicine, Los Angeles, CA, USA 
b Department of Anesthesiology and Perioperative Medicine, Ronald Reagan UCLA Medical Center, 757 Westwood Plaza, Suite 3325, Los Angeles, CA 90095-7403, USA 
c Edwards Lifesciences, Irvine, CA, USA 
d Critical Care R&D, 1 Edwards Way, Irvine, CA 92614, USA 

Corresponding author. Department of Anesthesiology and Perioperative Medicine, Ronald Reagan UCLA Medical Center, 757 Westwood Plaza, Suite 3325, Los Angeles, CA 90095-7403.Department of Anesthesiology and Perioperative MedicineRonald Reagan UCLA Medical Center757 Westwood PlazaSuite 3325Los AngelesCA90095-7403

Résumé

With the tremendous volume of data captured during surgeries and procedures, critical care, and pain management, the field of anesthesiology is uniquely suited for the application of machine learning, neural networks, and closed loop technologies. In the past several years, this area has expanded immensely in both interest and clinical applications. This article provides an overview of the basic tenets of machine learning, neural networks, and closed loop devices, with emphasis on the clinical applications of these technologies.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Machine learning, Neural networks, Deep learning, Closed loop devices, Artificial intelligence


Plan


 Financial Disclosures: None.
 Conflicts of interest: M. Cannesson is a consultant for Edwards Lifesciences and Masimo Corp and has funded research from Edwards Lifesciences and Masimo. He also is the founder of Sironis, owns patents, and receives royalties for closed loop hemodynamic management that have been licensed to Edwards Lifesciences. His department receives funding from the National Institutes of Health (NIH) (R01GM117622; R01 NR013012; U54HL119893; 1R01HL144692). C. Lee is an employee of Edwards Lifesciences.
 Clinical trial number: Not Applicable.


© 2021  Elsevier Inc. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 39 - N° 3

P. 565-581 - septembre 2021 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Toward Smart Monitoring with Phones, Watches, and Wearable Sensors
  • Frederic Michard
| Article suivant Article suivant
  • Telemedicine for Anesthesiologists
  • Kathryn Harter Bridges, Julie Ryan McSwain

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.