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chronic disease
搜索结果 - 4
慢性疾病的因果可解释进展轨迹分析
本研究提出了一种名为因果轨迹预测（CTP）的新模型来克服现有机器学习模型在提供因果可解释预测和估计治疗效果方面的局限性，通过将轨迹预测与因果发现相结合，准确预测疾病进展轨迹并揭示特征之间的因果关系，从而加强模型的可解释性和为临床决策提供有价
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a year ago
基于深度强化学习的中药处方规划优化框架
本研究使用深度强化学习构建了一个基于中药的处方优化模型（PrescDRL），并在糖尿病患者的实验中证明了 PrescDRL 可以获得更好的治疗效果、更高的处方预测精度和召回率，从而展示了智能诊断和治疗在中医上应用人工智能的潜力。
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a year ago
慢性病中关怀心理：基于物联网的可解释人工智能方法
本文通过使用动作传感器数据预测抑郁症证明了解决以下问题的重要性：健康感知对慢性病管理的益处如何，抑郁症预测的挑战和机器学习算法透明度和可解释性的重要性，介绍了一个新型可解释的深度学习模型 —— Temporal Prototype Netw
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2 years ago
MM
基于知识模式的慢性心力衰竭管理医生咨询系统
该论文证明了高度复杂的临床指南可以用基于回答集编程的知识模板系统编码，从而开发出可自动生成针对心力衰竭患者的治疗建议的医生咨询系统，这个系统可以在缺乏完整信息的情况下工作。
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8 years ago
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