目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林...目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林算法的预测模型。结果150例重症颅脑损伤患者中,并发急性胃肠损伤患者94例,占62.67%。是否并发急性胃肠道损伤的患者在糖尿病、白蛋白、APACHE-Ⅱ评分、休克指数、液体负平衡、酸中毒、深度镇静、呼吸衰竭方面的差异均有统计学意义(均P<0.05)。构建重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的随机森林模型,树的数量为103时出现的错误率最低;影响重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的因素重要性排序为糖尿病、液体负平衡、急性生理与慢性健康评分、白蛋白、深度镇静及酸中毒;随机森林模型预测重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积(area under curve,AUC)为0.798,Logistic回归模型的AUC为0.773。结论构建的重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的风险预测模型预测效能较高,临床值得推广应用。展开更多
为保障医院信息网络的安全管理,避免医疗信息泄露,提出了基于深度生成模型的医院网络异常信息入侵检测算法。采用二进制小波变换方法,多尺度分解医院网络运行数据,结合自适应软门限去噪系数提取有效数据。运用最优运输理论中的Wasserst...为保障医院信息网络的安全管理,避免医疗信息泄露,提出了基于深度生成模型的医院网络异常信息入侵检测算法。采用二进制小波变换方法,多尺度分解医院网络运行数据,结合自适应软门限去噪系数提取有效数据。运用最优运输理论中的Wasserstein距离算法与MMD(Maximun Mean Discrepancy)距离算法,在深度生成模型中,对医院网络数据展开降维处理。向异常检测模型中输入降维后网络正常运行数据样本,并提取样本特征。利用深度学习策略中的Adam算法,生成异常信息判别函数,通过待测网络运行数据与正常网络运行数据的特征对比,实现医院网络异常信息入侵检测。实验结果表明,算法能实现对医院网络异常信息入侵的高效检测,精准检测多类型网络入侵行为,为医疗机构网络运行提供安全保障。展开更多
文摘目的探讨重型颅脑损伤患者并发急性胃肠损伤的危险因素,为预防急性胃肠损伤提供借鉴。方法2021年1月至2023年1月,便利抽样法选取某院收治的重型颅脑损伤患者150例为研究对象,建立基于重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的危险因素的随机森林算法的预测模型。结果150例重症颅脑损伤患者中,并发急性胃肠损伤患者94例,占62.67%。是否并发急性胃肠道损伤的患者在糖尿病、白蛋白、APACHE-Ⅱ评分、休克指数、液体负平衡、酸中毒、深度镇静、呼吸衰竭方面的差异均有统计学意义(均P<0.05)。构建重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的随机森林模型,树的数量为103时出现的错误率最低;影响重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的因素重要性排序为糖尿病、液体负平衡、急性生理与慢性健康评分、白蛋白、深度镇静及酸中毒;随机森林模型预测重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)下面积(area under curve,AUC)为0.798,Logistic回归模型的AUC为0.773。结论构建的重型颅脑损伤并发急性胃肠损伤的风险预测模型预测效能较高,临床值得推广应用。
文摘为保障医院信息网络的安全管理,避免医疗信息泄露,提出了基于深度生成模型的医院网络异常信息入侵检测算法。采用二进制小波变换方法,多尺度分解医院网络运行数据,结合自适应软门限去噪系数提取有效数据。运用最优运输理论中的Wasserstein距离算法与MMD(Maximun Mean Discrepancy)距离算法,在深度生成模型中,对医院网络数据展开降维处理。向异常检测模型中输入降维后网络正常运行数据样本,并提取样本特征。利用深度学习策略中的Adam算法,生成异常信息判别函数,通过待测网络运行数据与正常网络运行数据的特征对比,实现医院网络异常信息入侵检测。实验结果表明,算法能实现对医院网络异常信息入侵的高效检测,精准检测多类型网络入侵行为,为医疗机构网络运行提供安全保障。