一区二区三区三上|欧美在线视频五区|国产午夜无码在线观看视频|亚洲国产裸体网站|无码成年人影视|亚洲AV亚洲AV|成人开心激情五月|欧美性爱内射视频|超碰人人干人人上|一区二区无码三区亚洲人区久久精品

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫(xiě)文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以準(zhǔn)確地使呼叫盡早進(jìn)行

倩倩 ? 來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 作者:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2020-11-15 10:16 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

新型冠狀病毒顯示出了一種針對(duì)腎臟的討厭的傾向,而且醫(yī)生不能總是說(shuō)出哪些患者需要透析,直到他們這樣做。到那時(shí),挽救生命通常為時(shí)已晚。

事實(shí)證明,一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以準(zhǔn)確地使呼叫盡早進(jìn)行,以便進(jìn)行預(yù)先計(jì)劃,準(zhǔn)備和安排患者。

西奈山伊坎醫(yī)學(xué)院的Lili Chan博士及其同事在美國(guó)腎臟病學(xué)會(huì)虛擬全國(guó)會(huì)議上描述了他們開(kāi)發(fā)和測(cè)試該算法的工作,該會(huì)議在周末結(jié)束。

該團(tuán)隊(duì)使用來(lái)自3,000例住院且COVID陽(yáng)性的患者的數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行了訓(xùn)練。研究人員僅納入了入院48小時(shí)后收集的信息,挑戰(zhàn)了AI來(lái)預(yù)測(cè)哪些急性腎損傷患者需要透析。

在測(cè)試階段,該模型提供了很高的精度(AUC為0.79)。結(jié)果表明,最有價(jià)值的入院前預(yù)測(cè)指標(biāo)是肌酐和鉀的血藥濃度,年齡,心率和血氧飽和度的生命體征。

Chan在新聞稿中說(shuō):“使用入場(chǎng)特征的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在預(yù)測(cè)透析需求方面具有良好的性能?!薄跋襁@樣的模型對(duì)于將來(lái)COVID-19激增期間的資源分配和計(jì)劃很有用。我們正在將該模型部署到我們的醫(yī)療系統(tǒng)中,以幫助臨床醫(yī)生更好地為患者提供護(hù)理?!?/p>

Chan及其同事在另一個(gè)最新研究項(xiàng)目中發(fā)現(xiàn),在紐約市住院的近4,000名COVID患者中,約46%患有急性腎損傷。其中,有19%需要透析,其中一半在醫(yī)院死亡。

責(zé)任編輯:lq

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 模型
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    3521

    瀏覽量

    50434
  • 機(jī)器學(xué)習(xí)

    關(guān)注

    66

    文章

    8503

    瀏覽量

    134635
  • COVID-19
    +關(guān)注

    關(guān)注

    0

    文章

    226

    瀏覽量

    10846
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    模型推理顯存和計(jì)算量估計(jì)方法研究

    (如全連接層、卷積層等)確定所需的顯存大?。?(3)將各層顯存大小相加,得到模型總的顯存需求。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝的顯存估計(jì) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝是一種減少模型參數(shù)數(shù)量的技術(shù),可以降低顯存需求。
    發(fā)表于 07-03 19:43

    使用MATLAB進(jìn)行無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)

    無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)一種根據(jù)未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)旨在識(shí)別數(shù)據(jù)中隱藏的模式和關(guān)系,
    的頭像 發(fā)表于 05-16 14:48 ?689次閱讀
    使用MATLAB<b class='flag-5'>進(jìn)行</b>無(wú)監(jiān)督<b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>

    機(jī)器學(xué)習(xí)模型市場(chǎng)前景如何

    當(dāng)今,隨著算法的不斷優(yōu)化、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)以及計(jì)算能力的飛速提升,機(jī)器學(xué)習(xí)模型的市場(chǎng)前景愈發(fā)廣闊。下面,AI部落小編將探討機(jī)器學(xué)習(xí)
    的頭像 發(fā)表于 02-13 09:39 ?365次閱讀

    【「基于大模型的RAG應(yīng)用開(kāi)發(fā)與優(yōu)化」閱讀體驗(yàn)】+Embedding技術(shù)解讀

    今天學(xué)習(xí)模型RAG 檢索增強(qiáng)生成技術(shù)Embedding,即嵌入,是一種將離散數(shù)據(jù)(如文字、圖像、音頻等)轉(zhuǎn)換為連續(xù)的密集向量表示的技術(shù)。這些向量能夠反映原始數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,使得計(jì)算機(jī)能夠更好地處
    發(fā)表于 01-17 19:53

    【「基于大模型的RAG應(yīng)用開(kāi)發(fā)與優(yōu)化」閱讀體驗(yàn)】+大模型微調(diào)技術(shù)解讀

    集對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練的過(guò)程。 大模型微調(diào)是利用預(yù)訓(xùn)練模型的權(quán)重和特征,通過(guò)在新任務(wù)數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練,對(duì)模型
    發(fā)表于 01-14 16:51

    【「具身智能機(jī)器人系統(tǒng)」閱讀體驗(yàn)】2.具身智能機(jī)器人大模型

    的局限性以及衡量大模型的關(guān)鍵指標(biāo)。閱讀了該部分后,我感受到了一種前所未有的震撼,這種震撼不僅來(lái)源于技術(shù)本身的先進(jìn)性,更來(lái)源于它對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器人控制方式的顛覆。 傳統(tǒng)機(jī)器人的局限性與大
    發(fā)表于 12-29 23:04

    《具身智能機(jī)器人系統(tǒng)》第7-9章閱讀心得之具身智能機(jī)器人與大模型

    將自然語(yǔ)言理解與運(yùn)動(dòng)規(guī)劃融為體。這種端到端的方法使機(jī)器人能夠直接從人類指令生成動(dòng)作序列,大幅簡(jiǎn)化了控制流程。該項(xiàng)目的工作流程包含設(shè)計(jì)并封裝一個(gè)人機(jī)器人函數(shù)庫(kù)、編寫(xiě)清晰地描述提示詞、在
    發(fā)表于 12-24 15:03

    cmp在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用 如何使用cmp進(jìn)行數(shù)據(jù)對(duì)比

    機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,"cmp"這個(gè)術(shù)語(yǔ)可能并不是個(gè)常見(jiàn)的術(shù)語(yǔ),它可能是指"比較"(comparison)的縮寫(xiě)。 比較在機(jī)器學(xué)習(xí)中的作用
    的頭像 發(fā)表于 12-17 09:35 ?883次閱讀

    NPU與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)系

    在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)智能系統(tǒng)的核心。隨著數(shù)據(jù)量的激增和算法復(fù)雜度的提升,對(duì)計(jì)算資源的需求也在不斷增長(zhǎng)。NPU作為一種專門(mén)為深度學(xué)習(xí)機(jī)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:19 ?1225次閱讀

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

    AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系,它們互為促進(jìn),相輔相成。以下是對(duì)兩者關(guān)系的介紹: 、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 :
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:25 ?2900次閱讀

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

    AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。以下是對(duì)這些區(qū)別的介紹: 、模型規(guī)模與復(fù)雜度 AI大
    的頭像 發(fā)表于 10-23 15:01 ?2593次閱讀

    【「大模型時(shí)代的基礎(chǔ)架構(gòu)」閱讀體驗(yàn)】+ 第、二章學(xué)習(xí)感受

    常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,重點(diǎn)剖析了元線性回歸算法,由此引出機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)算特征,此后分別描述了使用CPU、GPU、TPU和NPU運(yùn)行
    發(fā)表于 10-10 10:36

    構(gòu)建語(yǔ)音控制機(jī)器人 - 線性模型機(jī)器學(xué)習(xí)

    2024-07-31 |Annabel Ng 在該項(xiàng)目的[上篇博客文章]中,我介紹了運(yùn)行機(jī)器人電機(jī)、處理音頻信號(hào)和調(diào)節(jié)電壓所需的電路的基礎(chǔ)知識(shí)。然而,機(jī)器人還沒(méi)有完全完成!盡管機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 10-02 16:31 ?580次閱讀
    構(gòu)建語(yǔ)音控制<b class='flag-5'>機(jī)器</b>人 - 線性<b class='flag-5'>模型</b>和<b class='flag-5'>機(jī)器</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>

    【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】+ 鳥(niǎo)瞰這本書(shū)

    清晰,從時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)理論出發(fā),逐步深入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法在時(shí)間序列預(yù)測(cè)中的應(yīng)用,內(nèi)容全面,循序漸進(jìn)。每章都經(jīng)過(guò)精心設(shè)計(jì),對(duì)理論知識(shí)進(jìn)行了詳細(xì)的闡述,對(duì)實(shí)際案例
    發(fā)表于 08-12 11:28

    【《大語(yǔ)言模型應(yīng)用指南》閱讀體驗(yàn)】+ 基礎(chǔ)知識(shí)學(xué)習(xí)

    語(yǔ)言的表達(dá)方式和生成能力。通過(guò)預(yù)測(cè)文本中缺失的部分或下個(gè)詞,模型逐漸掌握語(yǔ)言的規(guī)律和特征。 常用的模型結(jié)構(gòu) Transformer架構(gòu):大語(yǔ)言模型通?;赥ransformer架構(gòu)
    發(fā)表于 08-02 11:03