Модели машинного обучения в Webiomed

Для нашей системы мы создаем различные модели на основе машинного обучения. Главное – это предиктивная аналитика, которая позволяет системе предсказать возможные события со здоровьем пациента. Но нам также нужны модели извлечения признаков из текстовых записей и модели для выявления подозрений на заболевания

фильтр по видам моделей

фильтр по нозологиям

Нозология: Кардиология

Модель оценки риска наличия атеросклеротических бляшек брахиоцефальных артерий при избыточной массе тела и ожирении у пациентов без сердечно-сосудистых заболеваний

Accuracy 0.91
AUC 0.78

Нозология: Эндокринология

Модель оценки риска госпитализации в течение ближайших 12 месяцев для пациентов с сахарным диабетом

Accuracy 0.747
AUC 0.818

Нозология: Кардиология

Модель оценки риска госпитализации в течение 12 месяцев для пациентов с гипертонической болезнью

Accuracy 0.739
AUC 0.852

Нозология: Кардиология

Модель оценки риска госпитализации в течение 12 месяцев для пациентов с хронической сердечной недостаточностью

Accuracy 0.71
AUC 0.824

Нозология: Кардиология

Модель оценки риска наличия тромбоэмболии легочной артерии (ТЭЛА)

Accuracy 0.877
AUC 0.952

Нозология: Кардиология

Модель оценки риска развития фибрилляции предсердий в течение ближайшего года

Accuracy 0.840
AUC 0.870

Нозология: Кардиология

Модель оценки риска летального исхода от ишемической болезни сердца и инсульта в течение ближайших 10 лет

Accuracy 0.790
AUC 0.780

Нозология: Кардиология

Модель оценки риска развития сердечно-сосудистых заболеваний в течение 10 лет

Accuracy 0.78
AUC 0.77

Нозология: Эндокринология

Модель оценки риска летального исхода в течение ближайшего года у пациентов с сахарным диабетом 2 типа

Accuracy 0.779
AUC 0.856

Нозология: Эндокринология

Модель оценка риска летального исхода в течение ближайших 5 лет у пациентов с сахарным диабетом 2 типа

Accuracy 0.751
AUC 0.821

Нозология: Акушерство и гинекология

Модель оценки риска развития преэклампсии в течение текущей беременности

Accuracy 0.773
AUC 0.828

Нозология: Онкология

Модель оценки риска летального исхода в течение ближайшего года у пациентов с раком молочной железы

Accuracy 0.92
AUC 0.78

Нозология: Онкология

Модель оценки риска летального исхода в течение ближайшего года у пациентов с раком легкого

Accuracy 0.76
AUC 0.78

Платформа Webiomed

Посмотрите список наших прогнозных моделей

Перейти в каталог моделей
Webiomed.NLP
Перейти к описанию

Блог

Дополнительные материалы

17 Мар 2021  |   4 468

Предиктивная аналитика перинатального риска и искусственный интеллект

В настоящее время отмечается повышенный интерес к применению технологий искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, ИИ) в …

06 Окт 2020  |   21 935

Интерпретация результатов машинного обучения

Альберт Эйнштейн: «Если вы не можете объяснить что-то простым языком, вы этого не понимаете». Зачем …

22 Апр 2019  |   5 215

Как машинное обучение меняет управление здравоохранением

Искусственный интеллект во всю стремится преобразовать здравоохранение. Благодаря быстрому росту и возможности обеспечить значительную экономию …

19 Апр 2019  |   5 339

Перспективы прогнозной аналитики в управлении здравоохранением

Согласно опросу, проведенному Обществом Актуариев (Society of Actuaries), почти две трети руководителей (60%) заявляют, что …

Все статьи в блоге