【摘 要】
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目的研究深度神经网络(deep neural network,DNN)和极限梯度提升(XGBoost)算法对单中心重症患者预后的预测效能。方法本研究使用美国大型重症医学数据库MIMIC-Ⅲ作为数据来源
【机 构】
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南方科技大学第一附属医院(深圳市人民医院)呼吸与危重症医学科,南方科技大学第一附属医院(深圳市人民医院)麻醉科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:81100189)
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目的研究深度神经网络(deep neural network,DNN)和极限梯度提升(XGBoost)算法对单中心重症患者预后的预测效能。方法本研究使用美国大型重症医学数据库MIMIC-Ⅲ作为数据来源,分别使用DNN和XGBoost算法构建重症患者全因死亡率的预测模型,使用10折交叉验证法对模型性能进行评估,并与传统的简化急性生理评分-Ⅱ(SAPS-Ⅱ)评分比较模型的预测性能。结果研究共纳入30833例患者,其中7866例(25.5%)患者在进入ICU后1年内死亡。研究采用真阳性率、阳性预测值、F值、受试
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