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✦ 深度学习辣汤小组文献阅读学习之一百四十六篇 ✦ 用于儿科重症监护中急性肾损伤早期预测的机器学习模型 DeepLearning 深度学习辣汤小组 2023/12/10 2021年8月，来自美国亚利桑那州凤凰城儿童医院信息技术部的Vinay U. Vaidya等人开发了一个机器学习模型，以学习疾病前的生理测量模式，可比目前制定的诊断指南提前48小时预测小儿急性肾损伤（AKI，acute kidney injury）。并在Critical Care期刊（IF：19.3 医学1区）上发表题为“Machine learning model for early prediction of acute kidney injury (AKI) in pediatric critical care”的文章。 DOI： https://doi.org/10.1186/s13054-021-03724-0 一、研究背景 AKI影响多达四分之一的儿科危重症患者，并且与更高的死亡率、更长的住院时间以及随后的慢性肾脏病发展独立相关。目前，AKI的诊断依据是KDIGO临床实践指南，该指南基于血清肌酐和尿量。然而
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