J Alzheimers Dis：利用机器学习方法建立痴呆预测模型--疾病状态指数
一个新型老年痴呆预测模型——疾病状态指数（Disease State Index，DSI），可能有助于预测10年后的疾病风险。DSI是一个经过验证的风险评估工具，利用“机器学习”方法分析大量健康信息。该研究在线发表于12月6日的Journal of Alzheimer's Disease. 研究者Alina Solomon（东芬兰大学）表示，“我们很高兴看到这个工具能够很好的预测痴呆。”不过她强
MedSci原创 - 机器学习，痴呆，预测 - 2017-01-02
SVN|复旦大学团队：开发基于机器学习的心血管疾病 10 年风险预测模型
研究基于 ML 的分类模型可以从潜在的心血管疾病高危人群中学习到表达性的表征，这些人群可能会受益于更早的临床决策。
MedSci原创 - 心血管风险，机器学习模型 - 2024-01-02
Clin Otolaryngol：通过机器学习模型来预测突发性感官听力损失患者的听力结果
突发性感官听力损失（SSHL）是一种多因子障碍疾病且伴随着高度的异质性，因此，结果具有很大的不同。最近，有研究人员基于4种SSHL机器学习模型来开发预测模型，从而鉴定最好的模型来用于临床。研究发现，在包括149个变量的原生数据测试中，深度信念网络（DBN）模型具有最好的预测能力，预测准确性为77.58%，AUC为0.84。然
MedSci原创 - 听力损失，机器学习模型，预测 - 2018-02-06
CLIN CHEM LAB MED：使用机器学习模型对样本混淆进行高精度且可解释的检测
由于混淆的绝对发生率的特异性和稀疏性不足，因此增量检查的正预测值（PPV）相当低，因为要在大量错误警报中识别出真正的混淆错误会很费力。
MedSci原创 - 机器学习模型 - 2020-03-19
JOP：预测晚发败血症和坏死性小肠结肠炎的机器学习模型的开发
人工智能技术可以帮助临床医生在新生儿重症监护中早期检测LOS和NEC，这可能会带来临床和社会经济效益。
MedSci原创 - 坏死性小肠结肠炎，晚发败血症 - 2024-01-11
机器学习常见算法分类汇总
机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。本文为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的
MedSci原创 - 机器学习，算法 - 2017-03-13
JACC：经导管主动脉瓣置换术后院内死亡率的机器学习预测模型
机器学习方法可以生成强大的模型来预测TAVR的院内死亡率。
MedSci原创 - 机器学习，死亡率，经导管主动脉瓣置换术 - 2019-07-22
临床研究中机器学习分析报告的建议
鉴于复杂临床数据集的可用性不断增加，机器学习 (ML) 在临床研究中的使用正在稳步增长。 机器学习在预测性能和识别具有特定生理学和预后的患者的未发现亚群方面具有重要优势。 尽管很受欢迎，但许多临床医生
Circ Cardiovasc Qual Outcomes . 2020 Oct;13(10):e006556. - 机器学习 - 2023-10-13
PLAST RECONSTR SURG：基于监督式机器学习的新型预测模型用于术后游离皮瓣监测的可靠性
机器学习模型可以区分术后游离皮瓣循环类型。
MedSci原创 - 机器学习，游离皮瓣 - 2023-11-12
机器学习：从多元拟合，神经网络到深度学习
机器学习，或者更大的一个概念，数据科学这个领域中，同样是学了忘忘了学。不可否认，数学是机器学习的一个基石，但是也是无数人，包括笔者学习机器学习的一个高的门槛，毕竟数学差。而在这篇文章中，原作者并没有讲很多的数学方面的东西，而是以一个有趣实用的方式来介绍机器学习。另一方面，其实很多数学原理也是很有意思的 What is Machine Learning: Machine Learning的概念
36大数据 - 机器学习，概念 - 2016-07-12
European Radiology：机器学习模型，实现食管癌患者化疗后病理完全缓解的无创预测！
放射组学是一个新兴的领域，其使用算法从放射医学图像中提取大量的特征，包括CT、PET和MRI。然而，在大多数国家，FDG-PET和MRI都不常用作为EC的常规术前评估。
MedSci原创 - 机器学习，食管癌 - 2024-03-25
J Gen Intern Med：机器学习模型能准确预测多病患者1年死亡率
2018年6月，发表在《J Gen Intern Med》的一项由美国学者进行的概念验证研究，利用多病患者现有的住院末期电子病历记录数据开发和验证用于预测患者1年死亡率的机器学习模型。
环球医学 - 机器学习模型 - 2018-08-03
大牛笔记：机器学习算法概览
机器学习（Machine Learning， ML）是什么，作为一个MLer，经常难以向大家解释何为ML。久而久之，发现要理解或解释机器学习是什么，可以从机器学习可以解决的问题这个角度来说。对于MLers，理解ML解决的问题的类型也有助于我们更好的准备数据和选择算法。十个机器学习问题样例想入门机器学习的同学，经常会去看一些入门书，比如《集体智慧编程》、《机器学习实战》、《数据挖掘》、《推荐系统
CSDN - 机器学习 - 2016-03-10
机器学习的新玩法：可做医疗监控
也许现在多数人们还认为“机器学习”（Machine Learning）是一个相当前沿的概念，但事实上，你接触的若干互联网产品已经使用了与机器学习有关的思维或技术。比如电子邮件服务商就是使用机器学习算法来过滤垃圾邮件的，Google也通过相关的技术来辨别垃圾站点。对于很多互联网用户来说，电子邮件和搜索引擎几乎是每天都在使用的产品，但除了这些以外，一些新的机器学习应用已经开始涌现，福布斯就列举了如下六
生物探索 - 机器，医疗监控 - 2014-01-17
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