Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

Publikacje Pracowników PL z lat 1990-2010

Publikacje pracowników Politechniki Lubelskie z lat 1990-2010 dostępne są jak dotychczas w starej bazie publikacji
LINK DO STAREJ BAZY

MNiSW
140
Lista 2023
Status:
Autorzy: Jojczuk Mariusz, Kamiński Piotr , Gajewski Jakub, Karpiński Robert, Krakowski Przemysław, Jonak Józef, Nogalski Adam, Głuchowski Dariusz
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2023
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 2
Wolumen/Tom: 30
Strony: 281 - 286
Web of Science® Times Cited: 2
Scopus® Cytowania: 2
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 17 stycznia 2023
Abstrakty: angielski
Introduction and objective: Head and neck injuries are a heterogeneous group in terms of both clinical course and prognosis. For years, there have been attempts to create an ideal tool to predict the outcomes and severity of injuries. The aim of this study was evaluation of the use of selected artificial intelligence methods for outcome predictions of head and neck injuries. Material and methods: 6,824 consecutive cases of patients who sustained head and neck injuries, treated in hospitals in the Lublin Province between 2006–2018, whose data was provided by National Institute of Public Health / National Institute of Hygiene, were analyzed retrospectively. Patients were qualified using International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (10th Revision). The multilayer perceptron (MLP) structure was utilized in numerical studies. Neural network training was achieved with the Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) method. Results: In the designed network, the highest classification efficiency was obtained for the group of deaths (80.7%). The average value of correct classifications for all analyzed cases was 66%. The most important variable influencing the prognosis of an injured patient was diagnosis (weight 1.929). Gender and age were variables of less significance with weight 1.08 and 1.073, respectively. Conclusions: Designing a neural network was hindered due to the large amount of cases and linking of a large number of deaths with specific diagnosis (S06). With a predictive value of 80.7% for mortality, ANN can be a promising tool in the future; however, additional variables should be introduced into the algorithm to increase the predictive value of the network. Further studies, including other types of injuries and additional variables, are needed to introduce this method into clinical use.