acute kidney injury | BriefGPT

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非重症患者急性肾损伤预测：回顾性外部和内部验证研究
急性肾损伤（AKI）预测的深度学习与传统机器学习模型间的比较及其在不同医疗机构的性能验证。
PDF5 months ago
pyAKI - 一个自动 KDIGO 分类的开源解决方案
pyAKI 是一个开源、高精度的应用时间序列数据实现 Acute Kidney Injury（AKI）诊断 KDIGO 标准的解决方案。
PDF5 months ago
电子健康记录中的生存分析的时间差异对比学习
该研究论文介绍了一种新颖的基于本体和时间的对比存活分析框架（OTCSurv），通过使用被审查和观察数据中的生存期来定义时间的独特性，并且构建可调节难度的负样本对进行对比学习，以预测住院患者发展急性肾损伤（AKI）的风险，并通过广泛的实验验证
PDF10 months ago
预测急性肾损伤发生前的自动化动态贝叶斯网络
使用统计方法比较变量排序、生成的网络拓扑和动态贝叶斯网络性能，提供较少动态贝叶斯网络经验的使用者端一种自动定序架构并学习网络的方法，并在预测急性肾损伤方面进行了案例研究。
PDFa year ago
基于深度学习的 ICU 早期预警的普适性：一项回顾性实证评估
本研究使用四个数据来源的数据，评估深度学习模型在不同医院的准确性，在模型性能方面，多数据来源模型表现相当，明确优化模型的方法并没有显著提高性能。
PDFa year ago
AKI-BERT：一个用于急性肾损伤早期预测的预训练临床语言模型
本文旨在利用基于 BERT 的 AKI-BERT 模型进行早期预测，增加了 BERT 模型在疾病特定领域的应用，通过对 MIMIC-III 数据集的实验，证明了该模型在 AKI 早期预测方面的性能有所提高。
PDF2 years ago
利用记忆网络在结构化和非结构化电子健康记录数据中识别急性肾损伤的亚表型
该研究使用记忆网络和深度学习的方法，利用患者在患急性肾损伤前的结构化和非结构化电子病历数据，发现了急性肾损伤的三个亚表型，这可以更好地理解这种疾病的病理生理学并制定更有针对性的临床干预措施。
PDF5 years ago
NIPS先前住院期间血清肌酐测量之和预测再入院患者的急性肾损伤
使用血清肌酐作为唯一特征，采用多层感知器和循环神经网络来估计住院期间发生急性肾损伤的风险。实验结果显示， MLP 模型处理 sCr 的总和具有最佳性能：AUROC 为 0.92，AUPRC 为 0.70。预计还需要通过改进网络架构来处理缺失
PDF7 years ago