4 статей
В статье представлен систематический обзор 37 исследований, посвященных использованию ИИ для ранней диагностики сепсиса в реанимации. Авторы отмечают высокий потенциал машинного обучения, но указывают на критическую нехватку внешней валидации и проблем с интеграцией моделей в реальные клинические рабочие процессы.
Обзор систематизирует применение ИИ для мониторинга инфекций, прогнозирования рисков и помощи в назначении антибиотиков в стационарах. Исследование выявило разрыв между высокой технической точностью моделей и недостатком доказательств их реальной клинической эффективности и удобства внедрения.
В статье представлен систематический обзор методов машинного и глубокого обучения для выявления стресса у сотрудников. Исследование анализирует использование носимых сенсоров и мультимодальных данных, выявляя эффективность существующих моделей и пробелы в текущих исследованиях, такие как нехватка данных ЭЭГ.
Данная работа представляет собой обзор границ (scoping review), посвященный проблеме отсева пациентов (dropout) в рамках смешанной терапии (blended therapy) для лечения ментальных расстройств. Исследование фокусируется на отсутствии единого стандарта определения и отчетности о случаях, когда пациенты прекращают терапию, сочетающую цифровые инструменты и очное взаимодействие с врачом. Авторы анализируют текущую методологию в существующих публикациях, выявляя значительную вариативность в том, как классифицируется завершение курса лечения. Основная цель работы — разработать более строгие протоколы отчетности, которые позволят точнее оценивать эффективность цифровых психологических интервенций. Результаты подчеркивают необходимость стандартизации метрик для улучшения клинической практики и интеграции ИИ-решений в психологическую помощь. Это имеет критическое значение для разработки масштабируемых цифровых программ ментального здоровья.
