ChiCTR2600134599
结束
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2026-10-16
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非计划转ICU
基于不平衡数据的住院儿童计划外转ICU可解释机器学习模型研究
基于不平衡数据的住院儿童计划外转ICU可解释机器学习模型研究
本研究的核心目的在于开发一套基于儿童住院动态数据的儿童重症化智能预警系统，具体包括：研发基于儿童住院患者基于每24小时窗口期的动态住院数据和可解释机器学习技术，采用SMOTE + ENN和SMOTE + Tomek Links组合算法解决类别不平衡问题（对照组未被转入ICU及计划外转入ICU数量不平衡），构建儿童住院患者计划外转ICU风险智能评估模型，并通过筛选多种机器学习最优组合模型和在线平台实现对儿科住院患者病情的恶化风险提前24小时进行预测，以期有效发现重症风险患者，通过准确及时的提醒，降低因延误治疗而引起的严重并发症或死亡风险。
连续入组
其它
无
无
自选课题（自筹）
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7000;14000
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2025-02-20
2026-06-01
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1.选择2017年1月1日至2024年12月31日期间在重庆医科大学附属儿童医院住院并已出院的儿童。；
请登录查看1.因手术后立即转入ICU监护的患者； 2.入院科室为ICU的患者； 3.年龄在0至28天之间的新生儿； 4.住院天数小于两天的患者； 5.缺乏实验室检测数据的患者.；
请登录查看重庆医科大学附属儿童医院
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