可以考虑用机器学习(当然,我说是可以考虑,并不意味着一定可以用,实际能不能用还取决于其它条件,比如样本量够不够);如果你想开发一个在临床中应用的,让临床大夫也能很好理解的预测模型,那解释度就很重要,这时候建议首选考虑回归模型。
《医学预测学》是科学出版社出版图书。内容简介 《医学预测学》介绍了生物信息、精准医疗、大数据技术在医学预测学的应用，重点阐述了蛋白质组学、质谱技术、糖基检测等在医学预测学中应用。和医学预测学的数据处理方法等。包括产前筛查与产前诊断、遗传代谢病筛查、神经系统遗传性疾病预测、药物代谢基因检测、肠道微生态...
物联网可穿戴设备正在帮助将反应性医学转变为预测性医学，尤其是对于那些患有慢性疾病的人。与没有慢性病的人相比，患有慢性病的患者进入急诊室的可能性是其他人的五倍。慢性病患者的住院率明显更高，因为大多数患者无法主动管理自己的病情，因此他们必须记住护理计划的每一步。主动管理患者的慢性病对患者和医疗保健...
目前,XGBoost和随机森林等模型用于预测医学状况,但是这些模型的性能还不够好。在处理涉及到生命的关键问题时,模型需要可靠地进行正确的预测,并在不同情况下保持一致。 参赛者可以利用健康特征数据的测量结果来解决生物信息学领域的关键问题,目的是改进现有方法。参赛者可以帮助推进生物信息学的发展,并探索解决具有多样性数...
物联网可穿戴设备正在帮助将反应性医学转变为预测性医学,尤其是对于那些患有慢性疾病的人。与没有慢性病的人相比,患有慢性病的患者进入急诊室的可能性是其他人的五倍。慢性病患者的住院率明显更高,因为大多数患者无法主动管理自己的病情,因此他们必须记住护理计划的每一步。
1. 疾病的早期预测：AI通过分析大量的医疗数据，能够识别人体内潜在的健康风险。预测模型基于患者的生理指标、基因信息以及生活方式等多维度数据，为医生提供早期预警，使得一些疾病在发病前就能够被及时识别。2. 智能诊断与医学影像：在医学影像领域，AI表现出色。深度学习算法能够在X光、MRI和CT等医学影像中自动识别病灶...
传统的机器学习 (ML) 技术在生成用于组学分析的预测模型方面取得了部分成功,但在处理数据内的潜在关系以实现更准确的预测方面存在局限性。2024年2月,《Journal of Human Genetics》发表综述文章,探讨了通过应用深度学习 (DL),特别是卷积神经网络 (CNN),预测建模发生的革命性转变。
传统的机器学习(ML) 技术在生成用于组学分析的预测模型方面取得了部分成功,但在处理数据内的潜在关系以实现更准确的预测方面存在局限性。2024年2月,《Journal of Human Genetics》发表综述文章,探讨了通过应用深度学习(DL),特别是卷积神经网络(CNN),预测建模发生的革命性转变。
是以预知先觉人体身心健康与病症为主,重点研究超早期、早期病况及先兆征的表现、演变及规律性,发掘人体潜能,发挥人的超前能动作用,将测、防、治相结合,从而为人类健康服务的医学科学体系预测医学的理论基础预测医学的理论基础 健康向疾病的转变过程是由量变到质变的过程,在病征出现之前的不同阶段、不同层次、不同条件...