机器学习算法在ICU患者压力性损伤风险预警中的应用进展
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女,硕士在读,学生

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国家自然科学基金青年项目(72004102);教育部人文社科青年基金项目(19YJCZH139)


Application progress of machine learning algorithms in pressure injury risk prediction for ICU patients
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    摘要:

    综述机器学习算法在ICU压力性损伤风险预警中的应用,预测模型包括逻辑回归模型、基于树的模型、决策树模型、贝叶斯算法、循环神经网络及集成模型,旨在为制订个性化的预防策略提供科学方法,以提升ICU护理水平。

    Abstract:

    This paper reviews the application of machine learning algorithms in pressure injury risk prediction for ICU patients.The prediction models include logistic regression model, tree-based model, decision tree model, Bayesian algorithm, recurrent neural network and integrated model.The aim is to provide a scientific method for the development of personalized prevention strategies and to improve the level of ICU care.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

冀慧敏,柏亚妹,宋玉磊,张薛晴,徐桂华,王晓凤.机器学习算法在ICU患者压力性损伤风险预警中的应用进展[J].护理学杂志,2025,(5):126-129

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  • 收稿日期:2024-06-23
  • 最后修改日期:2024-12-10
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  • 在线发布日期: 2025-04-16