机器学习在重症患者急性肾损伤中的应用与发展前景

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机器学习构建预测模型可以早期预测重症患者急性肾损伤(AKI),有助于临床尽早采取预防措施以降低AKI的发生率。机器学习也可以做到实时鉴定AKI亚型,以便于未来临床针对其亚型实施精准治疗,从而有可能改善患者预后。本文就机器学习构建AKI预测模型、机器学习鉴定重症患者AKI亚型与精准治疗以及机器学习应用于重症患者AKI领域的局限性与发展方向等方面进行论述,以供临床参考。“,”The prediction model constructed by machine learning can early predict acute kidney injury (AKI) in critically ill patients, which contributes to taking preventive measures to reduce incidence of AKI as soon as possible. Machine learning can also identify AKI subtypes in real time, so as to facilitate the implementation of precise treatments for their subtypes in the future, which may improve the prognosis of patients. In this article, the construction of forecasting model of AKI and identification of AKI subtypes in critically ill patients and it′s precise treatment with machine learning, limitations and development trend of machine learning in the field of AKI in critically ill patients is addressed for clinical reference.
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目的:分析小肠原发胃肠间质瘤(GIST)患者的临床病理特征、基因突变特点和预后的相关因素。方法:回顾性收集2011年1月1日至2019年12月30日在天津医科大学肿瘤医院未行术前辅助治疗、经手术切除和病理确诊的小肠原发GIST,使用聚合酶链反应和Sanger直接测序法检测n KIT基因外显子9、11、13、17,以及血小板源性生长因子受体α(n PDGFRA)基因外显子12、18的突变情况,分析临床病理和基因突变特征。采用Pearson卡方检验和Bonferroni连续校正检验进行分类
目的:探讨血小板与淋巴细胞比值(PLR)和中性粒细胞与淋巴细胞比值(NLR)与早期胃癌的相关性,评估PLR和NLR对早期胃癌诊断的预测价值。方法:纳入2017年1月1日至2020年12月31日在浙江省台州医院住院治疗的178例早期胃癌、129例慢性胃炎和122例胃上皮内瘤变(GIN)患者,运用Rand随机函数将所有患者按7∶3分为训练组(301例,其中早期胃癌125例,慢性胃炎90例,GIN 86例)和验证组(128例,其中早期胃癌53例,慢性胃炎39例,GIN 36例)。收集所有患者的年龄、性别、血常规
感染性心内膜炎(infective endocarditis,IE)是由细菌、真菌或其他病原微生物(病毒、衣原体等)感染产生的心脏瓣膜和/或心脏内膜炎症。美国人群年发病率约15/10万,近年有所上升n [1];欧洲人群年发病率3~10/10万,其中70~80岁老年人群年发病率达14.5/10万n [2]。我国随着人口老龄化,老年退行性心脏瓣膜病患者比例增高,心内置入物及血管内检查增多,IE发病率呈明显增长趋势,但尚无确切流行病学数据n [3]。n
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目的:探讨先天性心脏病合并其他畸形同期联合手术的可行性并总结手术经验及规避风险路径。方法:收集2015年5月至2019年12月首都儿科研究所附属儿童医院44例行同期联合手术患儿的临床资料,并收集同一时期在我院手术的患儿中经与联合手术患儿个体匹配后的44例患儿资料作为研究对象,并分为高风险组(17例)和低风险组(27例)。对比分析同期手术与分期手术不同组别患儿早期血流动力学指标及其他住院指标,以此评价同期联合手术方案是否更加优化。结果:同期组患儿均成功施行联合手术,其中4例术后出现并发症,院外死亡1例,均为
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