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急性胰腺炎(acute pancreatitis, AP)是临床医生面临的常见疾病,其中重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)病死率较高,因此早期识别可能发展为SAP的患者对于指导治疗意义重大。机器学习是一种多层描述的表征学习,从已有数据中分析挖掘获得规律,并利用这些规律对未知数据做出预测的算法。本研究基于机器学习建立了一个SAP预测评分系统,其可在入院24 h对患者SAP风险进行预测,预测准确率高达87.36

作者:丁莺;周道扬;何洋;戴淞世;李俊;林永俊;郭秀鏐;郭丰;朱涛

来源:中华急诊医学杂志 2020 年 29卷 10期

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作者:
丁莺;周道扬;何洋;戴淞世;李俊;林永俊;郭秀鏐;郭丰;朱涛
来源:
中华急诊医学杂志 2020 年 29卷 10期
标签:
机器学习 重症胰腺炎 胰腺炎 人工神经网络 Machine learning Severe acute pancreatitis Pancreatitis Artificial neural networks
急性胰腺炎(acute pancreatitis, AP)是临床医生面临的常见疾病,其中重症急性胰腺炎(severe acute pancreatitis,SAP)病死率较高,因此早期识别可能发展为SAP的患者对于指导治疗意义重大。机器学习是一种多层描述的表征学习,从已有数据中分析挖掘获得规律,并利用这些规律对未知数据做出预测的算法。本研究基于机器学习建立了一个SAP预测评分系统,其可在入院24 h对患者SAP风险进行预测,预测准确率高达87.36

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