首页> 美国卫生研究院文献>Canadian Journal of Kidney Health and Disease >Prediction of Acute Kidney Injury With a Machine Learning AlgorithmUsing Electronic Health Record Data
【2h】

Prediction of Acute Kidney Injury With a Machine Learning AlgorithmUsing Electronic Health Record Data

机译:机器学习算法预测急性肾损伤使用电子病历数据

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。
获取外文期刊封面目录资料

摘要

Background:A major problem in treating acute kidney injury (AKI) is that clinical criteria for recognition are markers of established kidney damage or impaired function; treatment before such damage manifests is desirable. Clinicians could intervene during what may be a crucial stage for preventing permanent kidney injury if patients with incipient AKI and those at high risk of developing AKI could be identified.
机译:背景:治疗急性肾损伤(AKI)的主要问题是识别的临床标准是确定的肾损伤或功能受损的标志。在这种损害显现之前进行治疗是可取的。如果可以确定初发AKI的患者和发生AKI的高风险患者,临床医生可以在预防永久性肾脏损伤的关键阶段进行干预。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号