文档介绍：该【人工智能辅助的肾小球滤过率估算 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【31】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【人工智能辅助的肾小球滤过率估算 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。,会受患者特征差异的影响,导致准确性较差。,如决策树、支持向量机和神经网络,通过学****患者数据的非线性关系,提高了GFR估算的准确性。,特别是卷积神经网络和循环神经网络,利用图像处理和时间序列分析技术,进一步提升GFR估算性能。,如血清肌酐、年龄、性别、种族和基础疾病。,如电子健康记录、实验室检查和影像学结果,提供了更全面的患者信息,增强了GFR估算的鲁棒性。,如多模态深度学****和多任务学****有效地提取和利用不同模态数据中的信息,提高GFR估算精度。。,具有处理复杂非线性关系的能力。,如梯度下降变体、正则化技术和超参数优化,提高了模型的收敛速度和性能。,阻碍临床实践中的应用。,如可解释人工智能和沙普力值,提供模型决策背后的见解。,协助临床医生识别GFR异常,制定个性化的治疗计划。,导致不同人群之间的差异化结果。,如重新加权、降权和对抗性训练,可减轻模型中的偏见。,确保GFR估算模型的公平和准确性。。,有望进一步提高GFR估算的精度和可解释性。,如支持向量机(SVM)、随机森林和神经网络,从患者的电子病历中识别GFR相关的特征。,以建立输入特征与GFR之间的非线性关系。,以预测GFR,从而提高慢性肾脏疾病(CKD)的早期检测和治疗。)、循环神经网络(RNN)和变压器等深度学****技术,从临床数据中自动提取和学****GFR相关特征。、复杂和非结构化的数据,比传统机器学****模型具有更强的特征提取能力。,深度学****模型在GFR估算方面的准确性不断提高。,利用患者的先验信息(如年龄、性别、种族)和实验室数据,对GFR进行概率分布估计。,并可以随着新数据的加入而自我更新,从而提高GFR估算的准确性和灵活性。,为临床决策提供更全面的信息。,提高GFR估算的鲁棒性和准确性。,并利用不同模型的优势。。、移动健康应用和电子病历收集的患者健康数据,如活动水平、睡眠模式和药物依从性,以增强GFR估算。,可以揭示与GFR相关的隐藏模式。,为CKD管理提供更全面的支持。、影像学和社交媒体等异构数据源中整合信息,以提高GFR估算的预测能力。。