【摘 要】
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目的:应用深度学习模型循环神经网络(recurrent neural network,RNN)及其变体门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),基于临床真实数据,构建腹膜透析临床预后预测模型,并比
【机 构】
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北京大学第三医院肾内科,北京大学高可信软件技术教育部重点实验室,北京大学信息科学技术学院,北京大学软件工程国家工程研究中心,北京医学会肾脏病学会、北京医学会血液净化学会分会腹膜透析专家组,中国计算机学
【基金项目】
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北大医学交叉研究种子基金(BMU20160584)-中央高校基本科研业务费~~
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目的:应用深度学习模型循环神经网络(recurrent neural network,RNN)及其变体门控循环单元(gated recurrent unit,GRU),基于临床真实数据,构建腹膜透析临床预后预测模型,并比较其与医学研究中常用的逻辑回归( logistic regression, LR)模型的预测性能,探索预测结果中可能的医学意义。方法:使用北京大学第三医院腹膜透析门诊的常规诊疗数据,基于患者在开始透析时的基线数据、随访数据和预后数据构建RNN和GRU预测模型。使用受试者工作特征曲线下面积(
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