Computational tools for personalizing treatment of acute respiratory failure, from machine learning to digital twins: a narrative review
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Le résumé fourni par la source
Patient-specific computational tools hold great promise for the development of more personalized treatment strategies for acute respiratory failure. Such tools span a continuum from data-driven predictors, to patient-specific mechanistic models, and ultimately to fully realized digital twins with continuous bidirectional model-patient interactions. Data-driven prediction models apply machine learning to large-scale patient datasets to develop tools that can help clinicians identify patients who are likely, or unlikely, to benefit from a particular course of treatment. By incorporating detailed computational representations of disease pathophysiology, patient-specific mechanistic models can provide insights into the effects of existing or novel treatment strategies, support patient stratification and treatment personalization, and enable the design of in silico clinical trials of new interventions. Finally, fully realized dynamic digital twins of patients could provide real-time decision support and 'simulate-before-treat' capabilities at the bedside, helping clinicians optimize treatment as the patient's disease state evolves. This narrative review provides an overview of recent research applying these approaches in the context of acute respiratory failure, encompassing both respiratory and ventilatory support across neonatal, paediatric and adult populations, and pre-hospital, ward and intensive care environments.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Computational tools for personalizing treatment of acute respiratory failure, from machine learning to digital twins: a narrative review
- Date Crossref
- 11/06/2026
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Warwick pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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BG University Hospital Bergmannsheil Bochum pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Nottingham pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Queen's Medical Centre pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Children's Hospital of Philadelphia pays non établi dans la noticeOrganisme public
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University of Pennsylvania Department of Anaesthesiology and Critical Care Medicine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Philadelphia University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Milan Department of Pathophysiology and Transplantation pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Fondazione IRCCS Ca' Granda Ospedale Maggiore Policlinico Department of Anesthesia pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University Hospitals of North Midlands NHS Trust pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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University of Modena and Reggio Emilia pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Azienda Ospedaliero-Universitaria di Modena pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
University of Warwick, BG University Hospital Bergmannsheil Bochum et University of Nottingham, avec 9 autres affiliations.
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