Suscribirse

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

Resumen

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.

El texto completo de este artículo está disponible en PDF.

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


Esquema


 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. Reservados todos los derechos.
Añadir a mi biblioteca Eliminar de mi biblioteca Imprimir
Exportación

    Exportación citas

  • Fichero

  • Contenido

Vol 39 - N° 3

P. 565-581 - septembre 2021 Regresar al número
Artículo precedente Artículo precedente
  • Toward Smart Monitoring with Phones, Watches, and Wearable Sensors
  • Frederic Michard
| Artículo siguiente Artículo siguiente
  • Telemedicine for Anesthesiologists
  • Kathryn Harter Bridges, Julie Ryan McSwain

Bienvenido a EM-consulte, la referencia de los profesionales de la salud.
El acceso al texto completo de este artículo requiere una suscripción.

¿Ya suscrito a @@106933@@ revista ?

@@150455@@ Voir plus

Mi cuenta


Declaración CNIL

EM-CONSULTE.COM se declara a la CNIL, la declaración N º 1286925.

En virtud de la Ley N º 78-17 del 6 de enero de 1978, relativa a las computadoras, archivos y libertades, usted tiene el derecho de oposición (art.26 de la ley), el acceso (art.34 a 38 Ley), y correcta (artículo 36 de la ley) los datos que le conciernen. Por lo tanto, usted puede pedir que se corrija, complementado, clarificado, actualizado o suprimido información sobre usted que son inexactos, incompletos, engañosos, obsoletos o cuya recogida o de conservación o uso está prohibido.
La información personal sobre los visitantes de nuestro sitio, incluyendo su identidad, son confidenciales.
El jefe del sitio en el honor se compromete a respetar la confidencialidad de los requisitos legales aplicables en Francia y no de revelar dicha información a terceros.


Todo el contenido en este sitio: Copyright © 2026 Elsevier, sus licenciantes y colaboradores. Se reservan todos los derechos, incluidos los de minería de texto y datos, entrenamiento de IA y tecnologías similares. Para todo el contenido de acceso abierto, se aplican los términos de licencia de Creative Commons.