一种机器学习预测模型带来解决 本次给大家带来的解读是发表在LANCET子刊 《lancet digital health》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...
近日，解放军总医院第五医学中心肿瘤医学部梁萍教授团队在权威期刊《lancet digital health》发表题为《基于超声图像开发肝包虫病诊断的深度学习模型的回顾性多中心研究》的论文，影响因子（IF=30.8）。该研究由梁萍教授团队领衔，联合国内87家医院参与，开发出国际上首个基于超声图像对肝包虫病进行鉴别诊断的人工智能模...
近日,解放军总医院第五医学中心肿瘤医学部梁萍教授团队在权威期刊《lancet digital health》发表题为《基于超声图像开发肝包虫病诊断的深度学习模型的回顾性多中心研究》的论文,影响因子(IF=30.8)。该研究由梁萍教授团队领衔,联合国内87家医...
▲ 腹膜复发预测模型效果 上述研究成果以“Predicting peritoneal recurrence and disease-free survival from CT images in gastric cancer with multitask deep learning: a retrospective study”为题,于5月在线发表于国际权威期刊《柳叶刀--数...
《柳叶刀数字健康》(Lancet Digital Health)是一本由ELSEVIER出版的以Multiple为研究特色的国际期刊,发表该领域相关的原创研究文章、评论文章和综述文章,及时报道该领域相关理论、实践和应用学科的最新发现,旨在促进该学科领域科学信息的快速交流。该期刊是一本开源期刊
该研究成果“Accurate classification of pulmonary nodules by a combined model of clinical, imaging, and cell-free DNA methylation biomarkers: a model development and external validation study”已在国际顶级学术期刊The Lancet Digital Health(影响因子30.8)上正式发表。
小编今天解读的是柳叶刀旗下的期刊——The lancet digital health (IF=30.8)上发表的一篇文章《Illness severity assessment of older adults in critical illness using machine learning (ELDER-ICU): an international multicentre study with subgroup bias evaluation》,这是一项具有亚组偏倚评估的国际多中心研究:使用...
上述研究成果以“Predicting peritoneal recurrence and disease-free survival from CT images in gastric cancer with multitask deep learning: a retrospective study”为题,于5月在线发表于国际权威期刊《柳叶刀--数字医疗》(Lancet Digital Health)(IF=24.519)。日本静冈癌症中心MasanoriTerashima教授和瑞典于默奥大学医院...
近日,剑桥大学医学院Claudia Langenberg团队在Lancet Digital Health(IF:23.8)发表了新文章Proteomic prediction of diverse incident diseases: a machine learning-guided biomarker discovery study using data from a prospective cohort study,探索了广谱蛋白质组学(Broad-capture proteomic)技术在多种疾病预测...