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Development and validation of machine learning models to identify high-risk surgical patients using automatically curated electronic health record data (Pythia): A retrospective single-site study

机译:使用自动整理的电子健康记录数据(Pythia)开发和验证机器学习模型以识别高危手术患者:回顾性单点研究

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摘要

BackgroundPythia is an automated, clinically curated surgical data pipeline and repository housing all surgical patient electronic health record (EHR) data from a large, quaternary, multisite health institute for data science initiatives. In an effort to better identify high-risk surgical patients from complex data, a machine learning project trained on Pythia was built to predict postoperative complication risk.
机译:背景:Pythia是一种自动的,临床管理的外科手术数据管道和存储库,可容纳来自大型四级,多站点卫生研究所的所有外科患者电子健康记录(EHR)数据,以进行数据科学计划。为了更好地从复杂数据中识别高风险的手术患者,建立了一个关于腐霉病的机器学习项目,以预测术后并发症的风险。

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