本研究开发了TRisk，一个基于变压器的人工智能模型，通过分析英国电子健康记录，预测心力衰竭患者36个月的死亡率，优于传统的MAGGIC-EHR模型。

急性胰腺炎是一种严重的消化系统疾病，常因暴饮暴食、胆结石或酗酒引发。主要症状包括剧烈的上腹部疼痛、恶心、呕吐和发热。发病率高，重症患者死亡率可达30%。及时就医至关重要，以避免延误治疗。

本研究提出了一种基于时序差分学习的框架，用于实时预测重症监护室患者的死亡率。该方法利用半马尔可夫奖励过程，在高方差不规则时间序列数据中表现出比传统监督学习更强的稳健性，为患者结果预测提供了更可靠的解决方案。

本研究探讨了在非心脏CT扫描中量化冠状动脉钙化（CAC）的机会。开发的深度学习算法（AI-CAC）在预测长期死亡率和心血管事件方面优于传统CAC算法。

本研究探讨了机器学习在感染监测和脓毒症预测中的应用，提出多种模型以提高诊断准确性和预测能力。研究表明，机器学习能够有效区分感染与非感染患者，并在急诊和ICU中预测脓毒症，具有重要的临床价值。

本文介绍了多种基于机器学习和深度学习的COVID-19死亡预测模型，包括条件长短期记忆网络、梯度提升模型和可解释的深度生存预测模型。这些模型结合病例、疫苗接种和社会经济数据，旨在提高预测精度和临床决策的可解释性，以帮助医疗资源分配和患者管理。

通过使用 CTPA 成像、临床数据和 PE 严重指数（PESI）评分来预测 PE 的死亡率，研究采用深度学习模型来预测 PE 的死亡率，并将疾病相关的成像特征和 / 或临床变量纳入 DL 模型中进行预测，结果表明多组学 DL 模型在 PE 存活预测中的 c-index 值明显高于仅使用 PESI 指数的模型。

通过预处理技术和机器学习算法，研究发现对不平衡的临床数据集进行预处理可以提高预测心力衰竭患者死亡率的性能。相比树模型，尤其是随机森林和XGBoost，在F1评分和MCC上平均提高了约3.6%和2.7%。该研究有望改善心力衰竭管理中的患者预后。

该研究使用机器学习模型和电子健康记录预测心理诊断患者的死亡率，随机森林和支持向量机模型优于其他模型，药物处方在预测中起到关键作用。

该文介绍了一种去混淆表示学习框架，用于消除治疗与协变量之间的依赖关系，并嵌入反事实推理网络以实现去混淆和可信的推理。实验表明，该框架在学习去混淆表示方面表现卓越，并展示了红细胞宽度分布与死亡率之间的详细因果关系。

该研究使用英国国家医疗服务的电子健康记录，构建预测模型，预测突然死亡的风险。研究强调了预测突然死亡的挑战和对机器学习模型在医疗应用中的理解和解释的需求。

本研究开发了一组深度学习算法，用于自动检测无对比剂头颅CT扫描的关键发现。算法能够准确识别颅内出血及其类型，脑内实质，脑室内，硬膜下，硬脑膜外和蛛网膜下，骨盖骨折，中线移位和占位效应。算法的识别准确率很高。

最近有一篇发表的学术论文：Age-stratified infection fatality rate of […]相关文章管中窥豹、见微知著1986-90年出生的中国人比较悲剧戴口罩对防新冠病毒到底有没有用？欧美为什么不戴？How Much to Buy Kindle in Europe?数字分析持有Steem Power的具体好处是什么？