机器学习算法构建急性心肌梗死患者发生急性肾损伤风险预测模型并与传统模型比较

叶楠, 祝闯, 徐丰博, 程虹

PDF(834 KB)
中华肾脏病杂志 ›› 2024, Vol. 40 ›› Issue (3) : 175-182. DOI: 10.3760/cma.j.cn441217-20231120-01122
急性肾损伤

机器学习算法构建急性心肌梗死患者发生急性肾损伤风险预测模型并与传统模型比较

    {{javascript:window.custom_author_cn_index=0;}}
  • {{article.zuoZhe_CN}}
作者信息 +

Establishment of machine learning-based risk prediction model for acute kidney injury in acute myocardial infarction patients and compared with traditional model

    {{javascript:window.custom_author_en_index=0;}}
  • {{article.zuoZhe_EN}}
Author information +
History +

本文亮点

{{article.keyPoints_cn}}

HeighLight

{{article.keyPoints_en}}

摘要

{{article.zhaiyao_cn}}

Abstract

{{article.zhaiyao_en}}

关键词

Key words

编辑

Copy editor

引用本文

导出引用
{{article.zuoZheCn_L}}. {{article.title_cn}}[J]. {{journal.qiKanMingCheng_CN}}, 2024, 40(3): 175-182. DOI: 10.3760/cma.j.cn441217-20231120-01122.
{{article.zuoZheEn_L}}. {{article.title_en}}[J]. {{journal.qiKanMingCheng_EN}}, 2024, 40(3): 175-182. DOI: 10.3760/cma.j.cn441217-20231120-01122.

参考文献

参考文献

{{article.reference}}

基金

版权

{{article.copyrightStatement_cn}}
{{article.copyrightLicense_cn}}
PDF(834 KB)

Accesses

Citation

Detail

段落导航
相关文章

/