
PR&ML之路 - CSDN博客
2018年10月12日 · 模式识别(Pattern Recognition, PR)与机器学习(Machine Learning, ML)是人工智能领域的两个核心分支,它们在现代数据分析与智能系统设计中扮演着极其重要的角色。以下是对这两个领域中常用方法的详细介绍: ###...
壹生资讯-研究展播|基于机器学习的糖尿病进展风险(ML-PR) …
2024年4月16日 · 该研究基于中国糖尿病前期队列,开发并验证了基于机器学习的糖尿病进展风险(ML-PR)预测模型,在预测糖尿病前期进展为糖尿病方面的作用,提示临床上依据糖尿病进展风险对糖尿病前期患者进行个性化管理非常必要! 研究人员基于平谷研究(一项包括622例受试者的前瞻性人群调查)的糖尿病前期患者,完成了ML-PR模型的开发和内部验证。 ML-PR模型能够以最少的预测因子——空腹血糖、OGTT 2 h血糖、糖化血红蛋白(HbA1c)、高密度脂蛋白胆 …
Differential effect of interventions in patients with prediabetes ...
Aim: To investigate whether stratifying participants with prediabetes according to their diabetes progression risks (PR) could affect their responses to interventions. Methods: We developed a machine learning-based model to predict the 1-year diabetes PR …
EASD精华速递 | mazdutide——减少肝脏脂肪的“金钥匙”?纪立农 …
2024年9月15日 · ml-pr模型在美国大规模临床试验中可有效预测糖尿病前期患者的糖尿病进展风险。 研究建议高危患者优先考虑生活方式干预,二甲双胍可作为潜在的 ...
一种基于机器学习的预测模型对糖尿病前期患者分层干预的不同效 …
研究人员开发了一个基于机器学习(machine learning,ML)的模型来以最少的预测因子预测1年的糖尿病进展风险(ML-PR)。 该模型在平谷研究(一项北京郊区前瞻性人群调查;n=622)的糖尿病前期参与者中开发并内部验证。
纪立农团队研发人工智能模型,助力糖尿病前期患者进展预测和早 …
2023年11月16日 · 近期,北京大学人民医院内分泌科纪立农教授团队于Diabetes, Obesity and Metabolism (JCR Q1, IF 5.8)期刊上发表研究,提出基于机器学习的ML-PR模型能够准确预测糖尿…
Differential effect of interventions in patients with prediabetes ...
2023年10月1日 · To investigate whether stratifying participants with prediabetes according to their diabetes progression risks (PR) could affect their responses to interventions. We developed a machine learning-based model to predict the 1-year diabetes PR …
AI,DM,ML,PR的区别与联系 - DarrenChan陈驰 - 博客园
2016年8月17日 · pr 充满了工程的思维方 式,“解决问题是关键,不关心系统在理论上是否最优”。 比如人脸识别、癌细胞识 别、语言识别、入侵检测等等,拿各种分类器(SVM、神经网络神马的)一个一个 试,用最好的那个分类器来应用就 OK 了。
AI,DM,ML,PR的区别与联系 - CSDN博客
2016年8月17日 · 一,简介 对训练出的分类器的分类效果的评估,常见有精确度(accuracy),PR(precision- recall), precision等,一般来说训练样本数量越大,则的储的 用的就是分类器的精确度(accuracy),在某些如推荐或信息获取领域还会组合使用precision-recall作为评价指标。因为 你 ...
纪立农团队研发人工智能模型,助力糖尿病前期患者进展预测和早 …
2023年11月16日 · 在平谷人群内部队列中进行验证,可以发现ML-PR模型在预测糖尿病人群1年内是否发生进展的性能表现优秀(ROC-AUC 0.80,95%CI:0.70~0.89),显著优于传统的Framingham评分和Cambridge评分。