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介绍基于多尺度卷积和长短期记忆神经网络的临床危重症疾病预警模型设计与构建,以2198例危重症患者为研究对象,对模型进行验证,结果表明该模型预测准确率较高,有助于发掘患者数据与病情变化隐藏的关联性,从而辅助医疗决策。
基于多尺度卷积和长短期记忆神经网络的临床危重症疾病预警模型
【摘 要】
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介绍基于多尺度卷积和长短期记忆神经网络的临床危重症疾病预警模型设计与构建,以2198例危重症患者为研究对象,对模型进行验证,结果表明该模型预测准确率较高,有助于发掘患者
【机 构】
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西安工程大学计算机科学学院,西安交通大学第一附属医院网络信息部,西安交通大学第一附属医院重症医学科
【出 处】
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医学信息学杂志
【发表日期】
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2020年4期
【基金项目】
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西安交通大学第一附属医院院基金软科学项目“基于日常临床数据的轻量级数据仓库及检索软件”(项目编号:2018RKX-04),陕西省社会发展科技公关项目“新药临床试验受试者随机分组及药品管理系统关键技术研究”(项目编号:2016SF-006)
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