Come dive into one of the curiously delightful conversations overheard at National Geographic’s headquarters, as we follow explorers, photographers, and scientists to the edges of our big, weird, beautiful world. Hosted by Peter Gwin and Amy Briggs.
…
continue reading
İçerik Robert Pass tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Robert Pass veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
Player FM - Podcast Uygulaması
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !
Player FM uygulamasıyla çevrimdışı Player FM !
Pediheart Podcast #245: Can Machine Learning Models Help Guide Timing For Postoperative Pacemaker Insertion?
MP3•Bölüm sayfası
Manage episode 358815539 series 2087001
İçerik Robert Pass tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Robert Pass veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
This week we delve into the world machine learning and decision tree analysis modeling as it is applied to postoperative heart block decisions. Traditional thinking suggests that all congenital heart surgical patients with postoperative heart block should be observed for 7-10 days to allow for possible resolution of conduction block. However, is 7 days truly required in all cases? Are there patients in whom 7 days is not necessary? What could the impact be of earlier pacemaker insertion in these patients? How early can the decision to pace permanently be made and in whom? How does machine learning allow for a potentially more powerful model for this sort of analysis? We speak with Assistant Professor of Pediatrics at The Icahn School of Medicine at Mount Sinai, Dr. Son Duong about an exciting work he co-authored at Stanford University.
DOI: 10.1161/CIRCEP.122.011145
…
continue reading
DOI: 10.1161/CIRCEP.122.011145
448 bölüm
MP3•Bölüm sayfası
Manage episode 358815539 series 2087001
İçerik Robert Pass tarafından sağlanmıştır. Bölümler, grafikler ve podcast açıklamaları dahil tüm podcast içeriği doğrudan Robert Pass veya podcast platform ortağı tarafından yüklenir ve sağlanır. Birinin telif hakkıyla korunan çalışmanızı izniniz olmadan kullandığını düşünüyorsanız burada https://tr.player.fm/legal özetlenen süreci takip edebilirsiniz.
This week we delve into the world machine learning and decision tree analysis modeling as it is applied to postoperative heart block decisions. Traditional thinking suggests that all congenital heart surgical patients with postoperative heart block should be observed for 7-10 days to allow for possible resolution of conduction block. However, is 7 days truly required in all cases? Are there patients in whom 7 days is not necessary? What could the impact be of earlier pacemaker insertion in these patients? How early can the decision to pace permanently be made and in whom? How does machine learning allow for a potentially more powerful model for this sort of analysis? We speak with Assistant Professor of Pediatrics at The Icahn School of Medicine at Mount Sinai, Dr. Son Duong about an exciting work he co-authored at Stanford University.
DOI: 10.1161/CIRCEP.122.011145
…
continue reading
DOI: 10.1161/CIRCEP.122.011145
448 bölüm
Tất cả các tập
×Player FM'e Hoş Geldiniz!
Player FM şu anda sizin için internetteki yüksek kalitedeki podcast'leri arıyor. En iyi podcast uygulaması ve Android, iPhone ve internet üzerinde çalışıyor. Aboneliklerinizi cihazlar arasında eş zamanlamak için üye olun.