Suppr超能文献

自适应最佳子集选择算法和遗传算法辅助的集成学习方法确定了新冠肺炎患者的稳健严重程度评分。

Adaptive best subset selection algorithm and genetic algorithm aided ensemble learning method identified a robust severity score of COVID-19 patients.

作者信息

Kong Weikaixin, Zhu Jie, Bi Suzhen, Huang Liting, Wu Peng, Zhu Su-Jie

机构信息

Institute for Molecular Medicine Finland (FIMM), HiLIFE University of Helsinki Helsinki Finland.

Institute of Translational Medicine, The Affiliated Hospital of Qingdao University, College of Medicine Qingdao University Qingdao China.

出版信息

Imeta. 2023 Jul 4;2(3):e126. doi: 10.1002/imt2.126. eCollection 2023 Aug.

Abstract

We used an integrated ensemble learning method to build a stable prediction model for severity in COVID-19 patients, which was validated in multicenter cohorts.

摘要

我们采用了一种集成的集成学习方法来构建针对新冠肺炎患者病情严重程度的稳定预测模型,该模型在多中心队列中得到了验证。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/3e04/10989835/3f915f077bde/IMT2-2-e126-g002.jpg

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验