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Easily created prediction model using deep learning software (Prediction One Sony Network Communications Inc.) for subarachnoid hemorrhage outcomes from small dataset at admission

机译:使用深度学习软件(预测一索尼网络通信Inc.)轻松创建预测模型用于在入院中的小型数据集的蛛网膜下腔出血结果

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摘要

Reliable prediction models of subarachnoid hemorrhage (SAH) outcomes are needed for decision-making of the treatment. SAFIRE score using only four variables is a good prediction scoring system. However, making such prediction models needs a large number of samples and time-consuming statistical analysis. Deep learning (DL), one of the artificial intelligence, is attractive, but there were no reports on prediction models for SAH outcomes using DL. We herein made a prediction model using DL software, Prediction One (Sony Network Communications Inc., Tokyo, Japan) and compared it to SAFIRE score.
机译:治疗决策需要可靠预测蛛网膜下腔出血(SAH)结果的预测模型。使用只有四个变量的Sucire Score是一个很好的预测评分系统。然而,使得这种预测模型需要大量样本和耗时的统计分析。深度学习(DL)是一种人工智能,是有吸引力的,但没有关于使用DL的SAH结果的预测模型的报道。我们在本文中使用DL软件进行预测模型,预测一(索尼网络通讯公司,东京,日本)并将其与安全得分进行比较。

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