关于卫生领域数字技术的观点和经验
关于"卫生领域数字技术的观点和经验"的视图电子集合
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女仆Zirikly，巴特Desmet，丹尼斯Newman-Griffis，伊丽莎白·E·马菲奥，克里斯汀•麦克多诺，霍华德高盛，雷顿陈
JMIR Med Inform 2022(3月18日);10 (3): e32245
机器学习
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使用带有迁移学习和输入数据保存的递归神经网络预测重症监护室高流量鼻插管失败:回顾性分析
乔治糊，梅丽莎Aczon，兰德尔·吉姆，大卫Ledbetter
JMIR Med Inform 2022(3月03日);10 (3): e31760
预测恶性血液病患者异基因造血细胞移植后的长期生存:基于机器学习的模型开发和验证
Eun-Ji崔，泰俊俊，Han-Seung公园，Jung-Hee李，Kyoo-Hyung李，Young-Hak金，Young-Shin李，Young-Ah康，Mijin全，Hyeran康，Jimin吸引，Je-Hwan李
JMIR Med Inform 2022(3月07日);10 (3): e32313
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通过在数字健康应用程序中使用患者自我报告的数据预测慢性阻塞性肺疾病加重事件:统计评估和机器学习方法
Francis P Chmiel，丹·K·伯恩斯，约翰·布莱恩·皮克林，艾莉森Blythin，托马斯·马·威尔金森，Michael J Boniface
JMIR Med Inform 2022(3月21日);10 (3): e26499
评论
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使用电子健康记录数据的基于机器学习的癌症患者短期死亡率预测模型:系统回顾和关键评估
Sheng-Chieh陆，Cai徐，钱德勒·H·阮，伊敏耿，安德烈Pfob，克里斯Sidey-Gibbons
JMIR Med Inform 2022(3月14日);10 (3): e33182
临床沟通、电子会诊和远程医疗
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在产妇护理路径中纵向收集用户报告数据的普查和队列抽样模型的比较:混合方法研究
肯德尔·贾米森·吉尔摩，马尼拉Bonciani，米蕾Vainieri
JMIR Med Inform 2022(3月04日);10 (3): e25477
大数据
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理查德·埃文斯，詹妮弗伯恩斯，劳拉Damschroder，安安妮，Michelle B Freitag，苏珊Raffa，Wyndy Wiitala
JMIR Med Inform 2022(3月09日);10 (3): e30328
为卫生专业人员提供决策支持
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基于神经心理测试和卷积神经网络的阿尔茨海默病数字筛查系统:系统开发与验证
Wen-Ting很，Jwu-Jia黄，本公司在香港，Li-Chen傅，便桶常，Ta-Fu陈，我陈，Chun-Chen周
JMIR Med Inform 2022(3月09日);10 (3): e31106
电子健康中的高级数据分析
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使用观察性医疗结果伙伴关系的通用数据模型的患者水平跌倒风险预测:试点可行性研究
Hyesil荣格，而秀英柳，Seok金，Eunjeong Heo，Borham金，Ho-Young李，庆熙黄
JMIR Med Inform 2022(3月11日);10 (3): e35104
电子健康纪录
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用电子健康记录解决监督机器学习训练缺乏标记数据的策略:从临床记录中提取症状的案例研究
玛丽Humbert-Droz，Pritam穆克吉，奥利弗Gevaert
JMIR Med Inform 2022(3月14日);10 (3): e32903
电子健康记录触发的研究基础设施，结合真实世界的电子健康记录数据和患者报告的结果，以检测药物的益处、风险和影响:发展研究
卡琳Hek，精益创建人，Eugène P van Puijenbroek，琳达·E·弗林德曼，Saskia Vorstenbosch，Liset van Dijk，Robert A Verheij
JMIR Med Inform 2022(3月16日);10 (3): e33250
成像信息
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使用卷积神经网络和卷积长短期记忆在2D数字减影血管造影图像上自动检测动脉瘤:框架开发和验证
JunHua廖，LunXin刘，HaiHan段，YunZhi黄，LiangXue周，LiangYin陈，ChaoHua王
JMIR Med Inform 2022(3月16日);10 (3): e28880