PREDICTION OF SEPSIS DISEASE BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Sepsis is a fatal condition, which affects at least 26 million people in the world every year that is resulted by an infection. For every 100,000 people, sepsis is seen in 149-240 of them and it has a mortality rate of 30%. The presence of infection in the patient is determined in order to diagnose the sepsis disease. Organ dysfunctions associated with an infection is diagnosed as sepsis. With the increased usage of artificial intelligence in the field of medicine, the early prediction and treatment of many diseases are provided with these methods. Considering the learning, reasoning and decision making abilities of artificial neural networks, which are the sub field of artificial intelligence are inferred to be used in predicting early stages of sepsis disease and determining the sepsis level is assessed. In this study, it is aimed to help sepsis diagnosis by using multi-layered artificial neural network.In construction of artificial neural network model, feed forward back propagation network structure and Levenberg-Marquardt training algorithm were used. The input and output variables of the model were the parameters which doctors use to diagnose the sepsis disease and determine the level of sepsis. The proposed method aims to provide an alternative prediction model for the early detection of sepsis disease

Wykrywanie i klasyfikacja odleżyn z wykorzystaniem deep learning

Pressure injuries are a serious medical problem that both negatively affects the patient's quality of life and results in significant healthcare costs. In cases where a patient doesn’t receive appropriate treatment and care, death may result. Nurses play critical roles in the prevention, care, and treatment of pressure injuries as members of the healthcare team who closely monitor the health status of the patient. Today, the use of artificial intelligence is becoming more prevalent in healthcare, as in many other areas. Artificial intelligence is a method that aims to solve complex problems by using computers to mathematically simulate the way the brain works. In this article, we compile and share information about a deep learning model developed for the detection and classification of pressure injuries. Deep learning can operate on many types of data. Convolutional Neural Networks (CNN) prefer images because they can handle 2D arrays. In this case, the images, annotated according to the National Pressure Injury Advisory Panel pressure injury classification system, have been fed into a deep learning model using CNN. The developed CNN model has a 97% success in detecting and classifying pressure injuries, and as more images are collected and fed into the CNN, the prediction accuracy will increase. This deep learning model allows for the automatic detection and classification of pressure injuries, an indicator of health outcomes, at an early stage and for quick and accurate intervention. In this context, it is expected that the quality of nursing care will increase, the prevalence of pressure injury will decrease, and the economic burden of this health problem will decrease.Odleżyny są problemem zdrowotnym, który negatywnie wpływa na jakość życia pacjenta i powoduje poważne koszty opieki. W przypadku braku odpowiedniego leczenia i opieki może to doprowadzić do śmierci pacjenta. Pielęgniarki odgrywają kluczową rolę w zapobieganiu, opiece i leczeniu odleżyn jako członkowie zespołu opieki zdrowotnej, którzy ściśle i stale monitorują stan zdrowia danej osoby. Obecnie w dziedzinie zdrowia, podobnie jak w wielu innych dziedzinach, coraz częściej wykorzystuje się sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja jest metodą, która ma na celu rozwiązywanie złożonych problemów poprzez matematyczne symulowanie sposobu działania mózgu z wykorzystaniem komputerów. Niniejszy artykuł jest przeglądem zaprojektowanym w celu podzielenia się informacjami na temat modelu deep learning opracowanego do wykrywania i klasyfikacji odleżyn. Deep learning może działać na wielu typach danych. Konwolucyjne sieci neuronowe (ang. convolutional neural networks, CNN) preferują obrazy, ponieważ mogą obsługiwać macierze 2D. Obrazy, uporządkowane zgodnie z systemem klasyfikacji odleżyn według National Pressure Injury Advisory Panel (NPIAP), zostały przekształcone w "Deep Learning Model" z wykorzystaniem CNN. Opracowywany model CNN ma 97% skuteczności w wykrywaniu i klasyfikowaniu odleżyn, a im więcej obrazów zostanie zebranych i wykorzystanych w CNN, tym większe będzie prawdopodobieństwo trafnej prognozy. Ten model deep learning daje możliwość automatycznego wykrywania i klasyfikacji odleżyn, które są wskaźnikiem jakości zdrowia, na wczesnym etapie oraz dokładnej i szybkiej interwencji. W tym kontekście oczekuje się, że jakość opieki pielęgniarskiej wzrośnie, zmniejszy się częstość występowania odleżyn oraz obciążenie ekonomiczne związane z tym problemem zdrowotnym