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机器学习在IgA肾病中应用的进展
1
作者
石念峰
王荣勤
+1 位作者
吴和燕
(
综述
)
夏正坤(审校)
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2020年第10期1111-1115,共5页
IgA肾病(IgAN)是世界范围内最常见的原发性肾小球疾病,临床及病理表现存在异质性,是导致终末期肾病的常见原因。早期发现并采取有效措施干预,对改善IgAN的结局尤为重要。机器学习方法能够使IgAN的病理分析、早期检测与诊断、预后预测等...
IgA肾病(IgAN)是世界范围内最常见的原发性肾小球疾病,临床及病理表现存在异质性,是导致终末期肾病的常见原因。早期发现并采取有效措施干预,对改善IgAN的结局尤为重要。机器学习方法能够使IgAN的病理分析、早期检测与诊断、预后预测等环节更加自动化和准确化。文章从病理诊断优化、无创性特异性生物标志物发现和疾病进展的预测及预后评估等方面对机器学习方法在IgAN中应用情况进行综述。
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关键词
IGA肾病
风险预测
生物标志物
机器学习
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职称材料
题名
机器学习在IgA肾病中应用的进展
1
作者
石念峰
王荣勤
吴和燕
(
综述
)
夏正坤(审校)
机构
东部战区总医院(原南京军区南京总医院)儿科
郑州大学信息工程学院
出处
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2020年第10期1111-1115,共5页
基金
江苏省卫生健康委员会医学创新团队培养项目(CXTDA2017022)
江苏省重点研发计划-临床前沿技术项目(BE2017719)。
文摘
IgA肾病(IgAN)是世界范围内最常见的原发性肾小球疾病,临床及病理表现存在异质性,是导致终末期肾病的常见原因。早期发现并采取有效措施干预,对改善IgAN的结局尤为重要。机器学习方法能够使IgAN的病理分析、早期检测与诊断、预后预测等环节更加自动化和准确化。文章从病理诊断优化、无创性特异性生物标志物发现和疾病进展的预测及预后评估等方面对机器学习方法在IgAN中应用情况进行综述。
关键词
IGA肾病
风险预测
生物标志物
机器学习
Keywords
immunoglobulin A nephropathy
prediction
biomarkers
machine learning
分类号
R692 [医药卫生—泌尿科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习在IgA肾病中应用的进展
石念峰
王荣勤
吴和燕
(
综述
)
夏正坤(审校)
《医学研究生学报》
CAS
北大核心
2020
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