Fugu-MT 論文翻訳(概要): Machine Learning Innovations in CPR: A Comprehensive Survey on Enhanced Resuscitation Techniques

論文の概要: Machine Learning Innovations in CPR: A Comprehensive Survey on Enhanced Resuscitation Techniques

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03131v1
Date: Sun, 03 Nov 2024 18:01:50 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-06 15:00:56.512983
Title: Machine Learning Innovations in CPR: A Comprehensive Survey on Enhanced Resuscitation Techniques
Title（参考訳）: CPRにおける機械学習のイノベーション: 強化された蘇生技術に関する包括的調査
Authors: Saidul Islam, Gaith Rjoub, Hanae Elmekki, Jamal Bentahar, Witold Pedrycz, Robin Cohen,
Abstract要約: 心肺蘇生(CPR)における機械学習(ML)と人工知能(AI)の変革的役割について検討する。再現結果を改善する上で、予測モデリング、AI強化デバイス、リアルタイムデータ分析の影響を強調している。本稿は、この新興分野における現在の応用、課題、今後の方向性に関する包括的概要、分類、および批判的分析を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 52.71395121577439
License:
Abstract: This survey paper explores the transformative role of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in Cardiopulmonary Resuscitation (CPR). It examines the evolution from traditional CPR methods to innovative ML-driven approaches, highlighting the impact of predictive modeling, AI-enhanced devices, and real-time data analysis in improving resuscitation outcomes. The paper provides a comprehensive overview, classification, and critical analysis of current applications, challenges, and future directions in this emerging field.
Abstract（参考訳）: 本稿では,心肺蘇生(CPR)における機械学習(ML)と人工知能(AI)の変革的役割について検討する。従来のCPR手法から革新的ML駆動アプローチへの進化を検証し、予測モデリング、AI強化デバイス、そして蘇生結果の改善におけるリアルタイムデータ分析の影響を強調した。本稿は、この新興分野における現在の応用、課題、今後の方向性に関する包括的概要、分類、および批判的分析を提供する。

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