{rfName}

Indexat a

Llicència i ús

Citacions

4

Altmetrics

Anàlisi d'autories institucional

Giraldo, Beatriz FAutor o coautor
Compartir
Publicacions
>
Article

Development of a Deep Learning Model for the Prediction of Ventilator Weaning

Publicat a:International Journal Of Online And Biomedical Engineering. 20 (11): 161-178 - 2024-08-08 20(11), DOI: 10.3991/ijoe.v20i11.49453

Autors: González, H; Arizmendi, CJ; Giraldo, BF

Afiliacions

Barcelona Inst Sci & Technol, Inst Bioengn Catalonia IBEC, Barcelona, Spain - Autor o coautor
Biomedical Signal Processing and Interpretation. Institute for Bioengineering of Catalonia - Autor o coautor
CIBER Bioingn Biomat & Nanomed, Madrid, Spain - Autor o coautor
Univ Autonoma Bucaramanga, Bucaramanga, Colombia - Autor o coautor
Univ Politecn Catalunya Barcelona Tech UPC, Barcelona, Spain - Autor o coautor
Veure més

Resum

The issue of failed weaning is a critical concern in the intensive care unit (ICU) setting. This scenario occurs when a patient experiences difficulty maintaining spontaneous breathing and ensuring a patent airway within the first 48 hours after the withdrawal of mechanical ventilation. Approximately 20% of ICU patients experience this phenomenon, which has severe repercussions on their health. It also has a substantial impact on clinical evolution and mortality, which can increase by 25% to 50%. To address this issue, we propose a medical support system that uses a convolutional neural network (CNN) to assess a patient's suitability for disconnection from a mechanical ventilator after a spontaneous breathing test (SBT). During SBT, respiratory flow and electrocardiographic activity were recorded and after processed using time-frequency analysis (TFA) techniques. Two CNN architectures were evaluated in this study: one based on ResNet50, with parameters tuned using a Bayesian optimization algorithm, and another CNN designed from scratch, with its structure also adapted using a Bayesian optimization algorithm. The WEANDB database was used to train and evaluate both models. The results showed remarkable performance, with an average accuracy 98 +/- 1.8% when using CNN from scratch. This model has significant implications for the ICU because it provides a reliable tool to enhance patient care by assisting clinicians in making timely and accurate decisions regarding weaning. This can potentially reduce the adverse outcomes associated with failed weaning events.

Paraules clau
Bayesian optimization algorithm (boaContinuous wavelet transform (cwt)ConvolutionalExtubationFailurIntensive-care-unitNeural network (cnn) from scratchRespiratory-distress-syndromeTime-frequency analysis (tfa)Weaning

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista International Journal Of Online And Biomedical Engineering a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència Scopus (SJR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2024 encara no hi ha indicis calculats, però el 2023, es trobava a la posició , aconseguint així situar-se com a revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoria Engineering (Miscellaneous). Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada en el Cuartil Q3 per a l'agència WoS (JCR) en la categoria Computer Science, Interdisciplinary Applications.

Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.

Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2025-05-23:

  • WoS: 2
  • Scopus: 2
Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-05-23:

  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 4 (PlumX).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

  • El treball s'ha enviat a una revista la política editorial de la qual permet la publicació en obert Open Access.
Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: Colombia.

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Últim Autor (Giraldo Giraldo, Beatriz).