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基于离线强化学习的重症监护室患者测量调度
ICU 病人实验室测试的调度是一个重大挑战,先前研究基于病人信息使用离线强化学习方法为实验室测试定制最优策略,本研究在新发布的 MIMIC-IV 数据集上使用最新的离线强化学习方法评估和改进 ICU 病人实验室测试的调度策略。
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5 months ago
非创伤重症监护室患者输血需求预测的稳健元模型
该研究使用机器学习模型为多样性危重病人预测输血需求,在有效预测输血需求的同时,还能识别关键生物标志物帮助输血决策。
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6 months ago
APRICOT: ICU 中的敏感度预测:预测稳定性,转变和维持生命的治疗措施
通过 APRICOT 模型基于 Transformer 的神经网络可以实时预测 ICU 患者的病情,包括预测生命维持疗法的需求,为临床医生提供及时干预的重要信息。
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8 months ago
利用医学命名实体和多模态学习提高医院死亡率预测
本研究旨在探究如何利用医疗自然语言处理技术,将临床文本与结构化临床数据相结合,建立多模态神经网络模型,实现对重症监护室患者住院死亡风险的预测。研究结果显示,相较于基准模型,本模型的 AUC 值提高了 2%。
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6 years ago
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