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在医学教育中引入人工智能训练

在医学教育中引入人工智能训练

西奈山医院的研究人员创造了一种深度学习算法这是用70万名病人的数据训练出来的。这算法能够较准确地预测精神分裂症等疾病的发病。考虑到这种情况即使是专家也很难诊断,这就更令人印象深刻了。主要的问题是算法我们无法知道系统是如何做出这一预测的以及考虑了哪些因素。

Ketan Paranjape米歇尔•SchinkelRishi Nannan Panday强权统治下的车Prabath纳纳亚卡拉

JMIR医学教育2019;5(2):e16048


基于自我报告症状的COVID-19快速筛查:心理测量评估和EPICOVID19短诊断量表的验证

基于自我报告症状的COVID-19快速筛查:心理测量评估和EPICOVID19短诊断量表的验证

采用了几种拟合优度标准:(1)标准化均方根残差(SRSR);(2)近似均方根误差(RMSEA),不能为>0.10;③比较拟合指数(CFI);(4)塔克-刘易斯指数(TLI),这是无法确定的。第三步是制定最优评分算法.我们开发了一个最佳计分方法算法采用交替最小二乘(HOMALS)和多重对应分析(MCA)进行同质性分析。

卢卡BastianiFortunato Loredana普Pieroni法布里奇奥比安奇Fulvio AdorniFederica Prinelli安德里亚·贾科梅利Gabriele帕加尼普美极Caterina Trevisan玛丽安娜NoaleNithiya JesuthasanAleksandra Sojic卡拉Pettenati马西莫AndreoniRaffaele Antonelli Incalzi马西莫·加利塞布丽娜莫里纳罗

中国医学杂志,2017;23(1):e23897


评估肝外胆管癌分化程度和淋巴结转移的新方法:使用基于放射学的粒子群优化和支持向量机模型进行预测

评估肝外胆管癌分化程度和淋巴结转移的新方法:使用基于放射学的粒子群优化和支持向量机模型进行预测

基于Ma Zda软件,我们提供了3种执行DDR并获得最优特征的方法:(1)Fisher算法(F),(2)同时最小化分类错误概率和平均相关系数算法(POE+ACC, PA),(3)互信息(MI)。这些方法分别用于处理每个特征,并删除几乎难以区分的特征。

发源地姚并且新桥黄纯美少女杨Anbin胡Guangjin周美居简帛Lei剑蜀

JMIR Med Inform 2020;8(10):e23578


使用全局触发工具、事件报告、手动图表审查和患者报告的跌倒自动检测算法:基于回顾性诊断准确性研究的算法开发和验证

使用全局触发工具、事件报告、手动图表审查和患者报告的跌倒自动检测算法:基于回顾性诊断准确性研究的算法开发和验证

为电子健康档案跌落检测的开发算法,我们在之前的研究[22]中使用了通过全球触发工具识别的跌倒以及事故报告进行比较。验证算法,我们收集了额外的数据来比较算法针对通过电子健康记录的手动图表审查(“仅针对跌倒的全球触发工具”)和基于LPZ/ANQ测量的患者报告的跌倒。

Elisa是芭芭拉Scharer妮可GrossmannSarah Naima MusyFranziska祖尼加斯蒂芬妮Bachnick迈克尔·西蒙

中国医学杂志,2020;22(9):e19516


智能手机异常检测腕管综合征患者的筛查方法:诊断性病例-对照研究

智能手机异常检测腕管综合征患者的筛查方法:诊断性病例-对照研究

为了解决这些问题,我们开发了一个使用智能手机和异常检测的CTS筛查应用程序算法[22],因为智能手机的使用率高于平板电脑[20,21],异常检测算法只需要容易收集的健康对照数据集。我们的目的是检查我们的系统是否是CTS的有用筛查工具。这项研究得到了东京医科和牙科大学机构审查委员会的批准。

Takafumi小山Shusuke佐藤阿圆ToriumiTakuro渡边Akimoto宇宙淳史大川29岁SugiuraKoji Fujita

JMIR Mhealth Uhealth 2021;9(3):e26320


使用统一的观察数据库描述接受癌症化疗患者的抗癌治疗轨迹和模式:回顾性研究

使用统一的观察数据库描述接受癌症化疗患者的抗癌治疗轨迹和模式:回顾性研究

本研究主要由两个过程组成:(1)开发一个算法从omp - cdm数据库中识别抗癌治疗事件;(2)基于omp - cdm数据库,分析癌症治疗或临床事件的趋势和轨迹算法-使用可视化软件导出的剧集记录。此外,我们进行了一项试点研究,以确定各种化疗方案中中性粒细胞减少症发生的时间,以验证该方法的可扩展性算法

Hokyun全游僧Seok Yun Kang承仁Seo杰里米·华纳Rimma Belenkaya来雄公园

JMIR Med Inform 2021;9(4):e25035


评价多发性硬化症进展的一种新的综合方法:评分算法的开发

评价多发性硬化症进展的一种新的综合方法:评分算法的开发

在这里,我们描述了研究的下一阶段,旨在开发评分算法该工具通过确定问卷中包含的每个项目的相关性和重要性,采用混合方法的方法。选秀得分算法采用了两种方法:真实数据的定量分析和基于医生访谈和排名和加权练习的定性分析(图1)。

克洛伊的瘦身丹妮拉Piani-Meier莎拉·宾利布莱恩·班尼特埃迪。琼斯詹姆斯•派克弗兰克DahlkeDavorka TomicTjalf Ziemssen

JMIR Med Inform 2020;8(4):e17592


心脏手术中止血分析仪支持的血液治疗算法:随机对照单中心试验方案

心脏手术中止血分析仪支持的血液治疗算法:随机对照单中心试验方案

一个凝固算法基于这些测量结果,我们的临床已经开发了一种心脏外科手术的改进版本,多年来已成功用于围手术期凝血管理[3]。的算法需要关于血小板功能的额外信息,这也是床边使用多板设备的标准做法。Hemo Sonics公司的止血分析新系统Quantra Analyzer系统最近已上市[4]。

苏菲米歇尔Florian PiekarskiJan-Hendrik费舍尔凡妮莎Hettler伊丽莎白·汉娜·亚当佬司霍尔泽Gosta Lotz托马斯•沃尔特Kai ZacharowskiFlorian Jürgen Raimann

JMIR Res Protoc 2020;9(4):e17206


预测肾细胞癌术后复发概率的机器学习方法:预测模型开发研究

预测肾细胞癌术后复发概率的机器学习方法:预测模型开发研究

这项研究的目的是开发一种算法通过将8种具有代表性的ML算法应用于大规模韩国RCC队列,可以预测术后5年和10年内RCC的复发概率。使用已开发的算法在美国,临床医生可以管理术后患者的结果,并建立个性化的治疗策略。

HyungMin金李善静Jin Park在Young ChoiSung-Hoo香港

JMIR Med Inform 2021;9(3):e25635


基于半监督学习和数据增强的albert自集成模型用于临床语义文本相似性计算:算法验证研究

基于半监督学习和数据增强的albert自集成模型用于临床语义文本相似性计算:算法验证研究

此外,自集成大大缩短了模型的训练时间,减少了模型的计算时间算法,提高了工作效率算法.BERT和ALBERT是具有相同自我注意结构的预训练模型。如表8所示,在临床STS数据集上,ALBERT的性能优于BERT。

捐赠李Xuejie张Xiaobing周

JMIR Med Inform 2021;9(1):e23086


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