{"data":{"id":"10.26164/leopoldina_10_00390","type":"dois","attributes":{"doi":"10.26164/leopoldina_10_00390","prefix":"10.26164","suffix":"leopoldina_10_00390","identifiers":[{"identifier":"leopoldina_mods_00390","identifierType":"MyCoRe"}],"alternateIdentifiers":[{"alternateIdentifierType":"MyCoRe","alternateIdentifier":"leopoldina_mods_00390"}],"creators":[{"name":"Chappell, Daniel","nameType":"Personal","givenName":"Daniel","familyName":"Chappell","nameIdentifiers":[{"nameIdentifier":"129230065","nameIdentifierScheme":"GND"}],"affiliation":[]}],"titles":[{"lang":"en","title":"Bioinformatic Prediction and Therapy Optimization by Artificial Intelligence in Hypotension"}],"publisher":{"name":"MyCoRe Community"},"container":{"type":"Series","identifier":"10.26164/leopoldina_10_00361","identifierType":"DOI","title":"Mission – Innovation: Telematics","volume":"eHealth and High-Definition Medicine in Patient-Centered Acute Medicine","firstPage":"p. 151"},"publicationYear":2021,"subjects":[{"subject":"Hypotension"},{"subject":"Künstliche Intelligenz"},{"subject":"Bioinformatik"},{"subject":"Bioinformatics"},{"subject":"FOS: Computer and information sciences","schemeUri":"http://www.oecd.org/science/inno/38235147.pdf","subjectScheme":"Fields of Science and Technology (FOS)"},{"subject":"Big Data"},{"subject":"Maschinelles Lernen"},{"subject":"610","subjectScheme":"sdnb"}],"contributors":[{"name":"MyCoRe Community","affiliation":[],"contributorType":"HostingInstitution","nameIdentifiers":[]}],"dates":[{"date":"2021","dateType":"Issued"}],"language":"en","types":{"ris":"RPRT","bibtex":"article","citeproc":"article-journal","schemaOrg":"ScholarlyArticle","resourceType":"article","resourceTypeGeneral":"Text"},"relatedIdentifiers":[{"schemeUri":"https://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-7.xsd","relationType":"HasMetadata","relatedIdentifier":"https://levana.leopoldina.org/receive/leopoldina_mods_00390?XSL.Transformer=mods","relatedIdentifierType":"URL","relatedMetadataScheme":"mods"},{"relationType":"IsPartOf","relatedIdentifier":"10.26164/leopoldina_10_00361","relatedIdentifierType":"DOI"},{"relationType":"IsPartOf","relatedIdentifier":"978-3-8047-4204-8","relatedIdentifierType":"ISBN"},{"relationType":"IsPartOf","relatedIdentifier":"https://levana.leopoldina.org/receive/leopoldina_mods_00361","relatedIdentifierType":"URL"}],"relatedItems":[],"sizes":[],"formats":[],"version":null,"rightsList":[{"lang":"en","rights":"Creative Commons Attribution Non Commercial No Derivatives 4.0 International","rightsUri":"https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode","schemeUri":"https://spdx.org/licenses/","rightsIdentifier":"cc-by-nc-nd-4.0","rightsIdentifierScheme":"SPDX"}],"descriptions":[{"lang":"en","description":"Intraoperative hypotension (IOH) is a relevant complication of general anesthesia, representing a major challenge for anesthesiologic management. Depending on the definition of IOH, it occurs in up to 81 % of non-cardiac surgery and is associated with complications, including myocardial infarction, acute kidney injury, and an increased 30-day-mortality. In order to detect and treat these hemodynamic alterations, advanced hemodynamic monitoring combined with a treatment algorithm can be used. It seems likely that reducing the frequency, depth and duration of IOH will reduce organ injury. Recently a hypotension prediction index (HPI) algorithm has been developed that analyzes big data from two different data sources: (1) a retrospective cohort used for training, consisting of 1,334 patient records and (2) a prospective, local hospital cohort (204 patients) used for external validation. The algorithm uses a large set of features calculated from the high-fidelity arterial pressure waveform to predict an upcoming hypotensive event. 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Eine Verringerung der Organschädigung ist durch eine Reduzierung der Häufigkeit, Tiefe und Dauer der IOH wahrscheinlich. Vor kurzem wurde ein Algorithmus für den Hypotonie-Vorhersage-Index entwickelt, der große Datenmengen aus zwei verschiedenen Datenquellen analysiert: (1) eine retrospektive Kohorte, die aus 1.334 Patientenakten besteht und für Trainingszwecke verwendet wird und (2) eine prospektive Kohorte eines örtlichen Krankenhauses (204 Patienten), die für die externe Validierung verwendet wird. Der Algorithmus nutzt einen großen Satz von Merkmalen, die aus der High-Fidelity Wellenform des arteriellen Drucks berechnet werden, um ein bevorstehendes hypotensives Ereignis vorherzusagen. Eine ROC-Kurvenanalyse bewertete den Erfolg des Algorithmus bei der Prognose einer Hypotonie, definiert als mittlerer arterieller Druck unter 65 mmHg. 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