Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Segundo, Ana Catarina
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Aguiar, André, Maciel, André, Eliseu, Afonso
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.1/17931
Resumo: Um grupo de investigadores Dinamarqueses testaram um modelo de inteligência artificial (IA) para reconhecer a presença de paragem cardiorrespiratória (PCR) em chamadas de emergência médica direcionadas a uma central de emergência médica de Copenhaga.Mais de 600 000 pessoas por ano sofrem uma paragem cardiorrespiratória (PCR) na Europa e E.U.A..O reconhecimento rápido deste evento, quer seja por uma testemunha presencial ou pelo profissional da central telefónica de emergência médica é um prérequisito para que se possa iniciar Suporte Básico de Vida (SBV), prestar o melhor atendimento, triagem,aconselhamento, selecção e envio de meios de socorro apropriados.
id RCAP_d65d349f688606a59ea537b899a6ea78
oai_identifier_str oai:sapientia.ualg.pt:10400.1/17931
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergênciaInteligência artificialParagem cardiorrespiratóriaMachine Learning FrameworkSBVMLFAHAEmergênciaAnestesiologiaUm grupo de investigadores Dinamarqueses testaram um modelo de inteligência artificial (IA) para reconhecer a presença de paragem cardiorrespiratória (PCR) em chamadas de emergência médica direcionadas a uma central de emergência médica de Copenhaga.Mais de 600 000 pessoas por ano sofrem uma paragem cardiorrespiratória (PCR) na Europa e E.U.A..O reconhecimento rápido deste evento, quer seja por uma testemunha presencial ou pelo profissional da central telefónica de emergência médica é um prérequisito para que se possa iniciar Suporte Básico de Vida (SBV), prestar o melhor atendimento, triagem,aconselhamento, selecção e envio de meios de socorro apropriados.Centro Hospitalar Universitário do AlgarveSapientiaSegundo, Ana CatarinaAguiar, AndréMaciel, AndréEliseu, Afonso2022-07-08T08:25:08Z2022-052022-05-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.1/17931por2184-9811info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-11-29T10:30:51Zoai:sapientia.ualg.pt:10400.1/17931Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openairemluisa.alvim@gmail.comopendoar:71602024-11-29T10:30:51Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
title Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
spellingShingle Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
Segundo, Ana Catarina
Inteligência artificial
Paragem cardiorrespiratória
Machine Learning Framework
SBV
MLF
AHA
Emergência
Anestesiologia
title_short Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
title_full Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
title_fullStr Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
title_full_unstemmed Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
title_sort Intiligência artificial identifica PCR em chamada de emergência
author Segundo, Ana Catarina
author_facet Segundo, Ana Catarina
Aguiar, André
Maciel, André
Eliseu, Afonso
author_role author
author2 Aguiar, André
Maciel, André
Eliseu, Afonso
author2_role author
author
author
dc.contributor.none.fl_str_mv Sapientia
dc.contributor.author.fl_str_mv Segundo, Ana Catarina
Aguiar, André
Maciel, André
Eliseu, Afonso
dc.subject.por.fl_str_mv Inteligência artificial
Paragem cardiorrespiratória
Machine Learning Framework
SBV
MLF
AHA
Emergência
Anestesiologia
topic Inteligência artificial
Paragem cardiorrespiratória
Machine Learning Framework
SBV
MLF
AHA
Emergência
Anestesiologia
description Um grupo de investigadores Dinamarqueses testaram um modelo de inteligência artificial (IA) para reconhecer a presença de paragem cardiorrespiratória (PCR) em chamadas de emergência médica direcionadas a uma central de emergência médica de Copenhaga.Mais de 600 000 pessoas por ano sofrem uma paragem cardiorrespiratória (PCR) na Europa e E.U.A..O reconhecimento rápido deste evento, quer seja por uma testemunha presencial ou pelo profissional da central telefónica de emergência médica é um prérequisito para que se possa iniciar Suporte Básico de Vida (SBV), prestar o melhor atendimento, triagem,aconselhamento, selecção e envio de meios de socorro apropriados.
publishDate 2022
dc.date.none.fl_str_mv 2022-07-08T08:25:08Z
2022-05
2022-05-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10400.1/17931
url http://hdl.handle.net/10400.1/17931
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 2184-9811
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Centro Hospitalar Universitário do Algarve
publisher.none.fl_str_mv Centro Hospitalar Universitário do Algarve
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv mluisa.alvim@gmail.com
_version_ 1817549723043627008

Registros relacionados