人工智能学习 Sedline 脑电监测及临床数据建立老年消化道肿瘤患者围术期神经认知功能障碍（PND）的预测模型

通过我们的研究，可以对手术麻醉中多个时间点的脑电监测的各项指标（PSI、BS、SEFL、SEFR、ARTF），结合术前和术后患者的临床资料，以及术前术后的患者 PND 相关认知量表的数据，通过人工智能对以上所有数据进行机器学习，通过不同的决策树模型以及模型融合的方式，建立可信的老年消化道肿瘤患者 PND 的预测诊断模型。通过人工智能学习建立的这个 PND 的多因素预测模型，我们可以在临床进行推广，提前预测老年消化道肿瘤患者围术期发生 PND 的概率，并可以进行针对性的预防和早期治疗。