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基于嵌入技术的结构化电子病历患者表示:开发与验证研究

基于嵌入技术的结构化电子病历患者表示:开发与验证研究

[5]等设计了一种基于卷积神经网络的特征重排表示法用于心力衰竭死亡率预测。Lei[3]等人使用自编码器(一种无监督深度学习算法)从EMR数据中生成低维表示,用于各种预测任务,如再入院预测和肺炎预测。

Yanqun黄倪王志强张宏磊刘小路范局域网魏回族陈

JMIR Med Inform 2021;9(7):e19905


基于序贯数据的患者相似度框架的患者结局预测:算法开发

基于序贯数据的患者相似度框架的患者结局预测:算法开发

等[11,12]使用相似度模型预测糖尿病和肝脏疾病的风险。Li等[13]根据计算出的患者相似性成功识别出3个不同的2型糖尿病亚组。[14]等推导了一种基于局部样条回归的患者嵌入和患者相似度测量方法来预测心血管疾病风险。

倪王木鱼大师王扬州宏磊刘局域网魏小路范回族陈

中国医学杂志,2018;24(1):e30720


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