medRxiv、arXiv等多个数据库中,公开发表的或同行审议的或预印本的研究论文,重点关注三种类型的预测模型:对COVID-19严重程度或疑似病例确诊为COVID-19进行预测的诊断模型,对COVID-19感染病程进行预测的预后模型,以及在一般人群中识别出COVID-19感染高危人群的预测模型。
如果能直观地理解模型预测单个样本的原理,用户可以更好地信任或不信任单个样本的预测结果。为了解决这个问题,本研究使用LIME算法,通过给扰动输入赋予权重,利用线性模型局部近似黑匣子模型,从而为样本预测结果提供解释基础。在本研究中随机抽样测试集,并使用LIME算法拟合模型的预测行为,验证模型预测结果的合理性基础。 03结果...
1月3日至5月5日在Pubmed、Embase、BioRxiv、medRxiv、arXiv等多个数据库中,公开发表的或同行审议的或预印本的研究论文,重点关注三种类型的预测模型:对COVID-19严重程度或疑似病例确诊为COVID-19进行预测的诊断模型,对COVID-19感染病程进行预测的预后模型,以及在一般人群中识别出COVID-19感染高危人群的预测模型...
罗格斯大学的研究人员开发了一种机器学习模型 PLABAC，用于预测住院患者中的重症 COVID-19 病例。 该模型利用患者年龄和五项常规检查的结果，旨在改善患者预后和医院资源分配。 PLABAC 经过不同患者群体的验证，以其准确性和易用性而脱颖而出，未来计划集成到医疗应用程序和电子健康记录中。罗格斯大学的研究人员开发了...
（一）来自“Replication of a mortality prediction model in Dutch patients with COVID-19”我们使用来自大型综合医院（St Antonius Hospital，Nieuwegein，荷兰）的数据独立复制了该模型。并纳入了305名18岁以上的患者的数据去进行验证。模型验证 结果发现，该模型具有92%的存活率预测精确度，但只有27%的死亡率预测...
作者还检测了902种脂类和1018种代谢物,并开发了一套基于机器学习的预测模型,发现了102个疾病进展相关的预测生物标志物。该模型相比传统的基于细胞因子组的模型能更好地预测COVID-19 的严重程度和临床结果。其中包含53个血浆蛋白质,在对照组和不同严重程度的新冠患者中有明显的差异表达。
该病毒自首次在中国出现以来,在世界范围内迅速传播。不幸的是,意大利的Covid-19感染人数是欧洲最高的,为19人。我们是西方世界第一个面对这个新敌人的国家,我们每天都在与这种病毒带来的经济和社会影响作斗争。 在本文中,我将用Python向您展示感染增长的简单数学分析和两个模型,以更好地理解感染的演变。
图1 预测COVID-19患者NIRS失败风险的列线图。 模型的评估上:用于预测训练队列中 NIRS 失败的列线图的C 统计量为 0·84(95%CI 0·81–0·87),显著高于模型中每个变量获得的 C 统计量。 内部验证组的C 统计量(NIV 组平均值 ...
https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-andamento-nazionale/dpc-covid19-ita-andamento-nazionale.csv 我的目标是创建迄今为止受感染人数(即实际感染人数加上已感染人数)的时间序列模型。这些模型具有参数,这些参数将通过曲线拟合进行估算。
要对 COVID-19 应用深度学习方法，您需要一个合适的数据集，其中包含大量样本、边缘案例、元数据和不同的图像。您希望模型能够对数据进行概括，以便对未见过的新数据进行准确预测。但遗憾的是，目前还没有足够的数据可供使用。在 LinkedIn 和 Medium 等网站上，有些帖子声称检测 COVID-19 病例的准确性超过 90%，...