IF=23.8上的一篇文章《Illness severity assessment of older adults in critical illness using machine learning(ELDER-ICU): an international multicentre study with subgroup bias evaluation》本研究旨在开发、校准、验证和评估死亡率预测
49(84%)个模型的预测结局为短期结局(包括住院死亡率或生存率,ICU死亡率/生存率,30天死亡率/生存期,ECMO期间的死亡率,和启动后第7天的死亡率)。9(16%)篇研究的预测结局为中长期结局(ECMO支持后3–36个月的死亡率/生存率),未发现任何动态模型,即没有一个...
研究人员表示，这款名为“Life2vec”的模型可以通过强大的机器学习算法，分析构成个人生命的事件序列，预测包括寿命、疾病风险、未来收入等各种重大生活事件。报告显示，该模型预测死亡的准确率高达78%，比当下其他AI模型或者保险公司使用的方法高了11%。论文第一作者苏恩·莱曼表示，“我们使用ChatGPT背后的技术（即Trans...
Lee-Carter模型中系数的解释 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 predAx=function(a)mean(predict(regbsp,newdata=data.frame(A=a,Y=seq(min(subbase$Y),max(subbase$Y)),E=1)))plot(seq(0,99),Vectorize(predAx)(seq(0,99)),col="red",lwd=3,type="l") 我们有以下平滑的死...
如同研究语言模型一样，Life2vec模型通过捕捉生命序列中的复杂模式来进行预测，并在测试中展示了其优于其他当前方法的强大预测能力。模型不仅能够预测如意外死亡这样的极端事件，还能在捕捉个性细微差异方面展现出色的性能。研究数据的来源是丹麦约600万人口的健康和劳动力数据，这为Life2vec模型构建个体生命轨迹的序列级别...
艾滋病死亡预测模型的核心在于收集并分析大量的患者数据,包括但不限于年龄、性别、感染途径、CD4细胞计数、病毒载量、是否接受抗病毒治疗及药物依从性等信息。通过机器学习、深度学习等先进算法,模型能够识别出影响艾滋病进展的关键因素,进而构建出能够预测患者生存概率的数学模型。这一过程不仅需要高精度的数据处理能力,还...
根据 NewScientist 的报道，丹麦科技大学研究团队近日发布了一款新的大模型产品，可以预测人类的死亡几率。该团队领导人 Sune Lehmann Jørgensen 表示，该模型名为 Life2vec ，由一个独特的丰富数据集进行训练，而数据集涵盖了从 2008 年到 2020 年 600 万人的教育、看病和就医情况、诊断结果、收入和职业。研究...
2.4 列线图预测模型的构建 根据LASSO-logistic回归分析结果,纳入年龄、左室射血分数、既往心脏手术史、体外循环时间、 NYHA分级、肌酐清除率等风险因素,构建心脏瓣膜术后院内死亡风险预测列线图模型;见图5。 图5 老年瓣膜病患者术后死亡风...
总而言之，TCF 模型在内部数据集和外部验证集上均取得了一致且良好的性能， 在预测感染性休克患者 28 天内死亡风险方面显示出优于单个模型的表现。该模型为 ICU 临床医生提供了一个可靠且易用的预测工具，尤其在患者病情恶化的关键早期，可以有效帮助医生针对不同患者提供有效、个性化的治疗干预，改善患者预后。人工...