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住院服务包括内科、普外科、神经外科、骨科、血管外科和耳鼻喉科。 所有在2008年7月1日至2009年8月31日期间入住icu并需要在院前或住院环境中通过气管内插管进行有创机械通气的患者都符合纳入条件。 18岁以下的患者和在舒适护理的情况下拔管的患者，气管造口放置后，或在拔管前死亡的患者被排除在外。 在手术室进行选择性气道管理或急诊手术的患者不被认为是ICU拔管失败。 因此，本研究的目的是在大量的危重症成人中，利用常用的床边拔管前变量，建立一个高精度的模型来预测早期拔管失败(在最初24小时内重新拔管)或住院期间的任何时间。

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猜测通常不是基于知识，而是人们在不知道问题答案时的粗略估计。 另一方面，科学假设不仅基于先前的知识和经验，而且还基于通过研究获得的已知事实信息。 对于固定的数值成本，罕见事件算法在统计数据中产生多达数千个极端事件的额外示例。 深度神经网络的补充使用提供了一种前所未有的预测工具，可在极端高温事件发生前两周预测。 法国里昂高等学院物理实验室的物理学家兼CNRS研究主任Freddy Bouchet和他的团队正在使用新的数学、计算和人工智能工具来解决这两个关键问题。 Sbt期间拔管失败的预测因素主要是呼吸变量(见表2)．

2011年毕业于吉林大学，获工学学士学位，2013年毕业于北京航空航天大学，获得硕士学位。 主要从事计算机视觉，人工智能，深度学习等方面的研究。 数据收集是回顾性的，所以没有记录的数据是不可用的。

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