Ανίχνευση Άπνοιας από δεδομένα παλμικού οξύμετρου

Abstract

Η διπλωματική αυτή εστιάζει στον εντυπωσιακό αντίκτυπο των μοντέλων μηχανικής μάθησης στην ανίχνευση του συνδρόμου υπνικής άπνοιας, οδηγώντας σε μια νέα εποχή καινοτομίας στον τομέα της ιατρικής πρακτικής. Στο πλαίσιο των ολοένα εξελισσόμενων και διογκούμενων προκλήσεων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης, αυτά τα μοντέλα μπορούν να κυριαρχήσουν ως επικυρωμένες λύσεις, συνδέοντας απρόσκοπτα τους ιατρούς και τους μηχανικούς, επιταχύνοντας τις ροές εργασίας και βελτιώνοντας τη παροχή υπηρεσιών με επίκεντρο τον ασθενή. Η εργασία αναδεικνύει πώς αυτά τα μοντέλα όχι μόνο ενισχύουν την προσβασιμότητα, αλλά συμβάλλουν επίσης στην ομαλοποίηση των διαδικασιών, με αποτέλεσμα βελτιωμένες πρακτικές υγειονομικής περίθαλψης. Ο καθοριστικός ρόλος που έπαιξαν κατά τη διάρκεια της πανδημίας του COVID-19 με την ανακάλυψη ασφαλούς θεραπείας για πρώτη φορά σε τόσο σύντομο χρονικό διάστημα, ανέδειξε τη σημασία και τη χρησιμότητά τους. Αυτό είχε ως αποτέλεσμα την ελαχιστοποίηση των κινδύνων μόλυνσης και την ενίσχυση της συνολικής αντιμετώπισης της πανδημίας. Συνολικά, αυτή η διπλωματική εξυμνεί το μετασχηματιστικό δυναμικό των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, υποστηρίζοντας τη σταδιακή ενσωμάτωσή τους στην ιατρική πρακτική, τη διεπιστημονική συνεργασία και τις αυστηρές αρχές σχεδιασμού με επίκεντρο τον βέλτιστη φροντίδα του ασθενούς. Στην πλοήγηση στο περίπλοκο τοπίο της σύγχρονης υγειονομικής περίθαλψης, αυτά τα μοντέλα αποτελούν φάρους καινοτομίας, αλλάζοντας την νοοτροπία στην παροχή φροντίδας και θέτοντας νέα πρότυπα απόδοσης.