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利用放射学报告和图像改善 ICU 死亡率预测的实证研究
本文采用深度学习技术，以多模态数据为特征预测 ICU 死亡率，在 MIMIC-IV 数据集上进行验证，结果显示平均 C 指数为 0.7829，明显优于基线 SAPS-II 特征 (0.7470) 并证明了已预定义标签 (2.00%)、文本特
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
利用 SHAP 值分析社会经济因素对 COVID-19 死亡率预测的影响
本文运用多种机器学习算法对 COVID-19 患者数据库进行分析，以了解和解释患者的社会经济特征与其死亡率的关联性，并分析机器学习模型对 COVID 患者社会经济数据的全局和局部解释。
PDFa year ago
基于无监督和半监督深度学习方法开发考虑发病率和死亡率的深度生物学年龄
本文提出了一种新型深度学习模型，利用健康体检数据以及发病率和死亡率信息来学习生物老化与临床特征之间的复杂关系，与 KDM 和其他学习模型相比，在大规模普通人群数据集的评估中，该模型获得了更优秀的判别力。
PDFa year ago
ICLR基于多模态融合的自监督预测编码模型，在细粒度时间尺度下进行患者恶化预测
本研究提出了一种基于自我监督预测编码和多模态融合的按小时预测死亡率和升压药需要的方法，并通过广泛的实验证明了该方法在远期预测方面的显着性能提高。
PDF2 years ago
使用电子健康记录实时预测与 COVID-19 相关的死亡率
COVID-19 Early Warning System (CovEWS) is a machine learning-based clinical risk scoring system that predicts mortality
PDF4 years ago
利用自由文本临床记录实现非结构化死亡率预测
通过以未经过多次预处理的多个临床笔记为输入，在用于预测住院死亡时提高模型性能，这项研究揭示了未结构化数据在临床预测方法中的潜力和必要性。
PDF5 years ago
随机生存森林
本研究介绍了一种名为随机生存树的方法，用于分析右侧截尾生存数据，其新的生存分割规则和有用于缺失数据的新算法，并引入了 “事件保全原则” 用于定义集成死亡率，以预测死亡率，并提供了几个实证例子。
PDF16 years ago