【一百六十六篇】基于机器学习的急诊科分期儿童临床结果预测

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深度学习辣汤小组文献阅读学习之一百六十六篇  2024/4/19  DeepLearning 深度学习辣汤小组 基于机器学习的急诊科分期儿童临床结果预测 Abstract 2019年，来自波士顿哈佛医学院马萨诸塞州总医院急诊科的Tadahiro Goto等人开发基于机器学习的分诊模型，用以预测急诊科分诊后儿童的临床病程。并在JAMA network open期刊上（IF：5.0 医学1区）发表题为“Machine Learning-Based Prediction of Clinical Outcomes for Children During Emergency Department Triage”的文章。 DOI https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2018.6937 左右滑动查看文章 一、研究背景 在美国每年1.37亿次急诊科(Emergency Department，ED)就诊中，3000万次就诊是儿童。随着急诊患者数量和就诊率的稳步增长，在急诊分诊时对患者进行准确的区分和优先排序非常重要。然而，当前的检伤分类系统不具备区分危重儿童的最佳能力，由于普遍的拥挤 ………………………………