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基于EHR数据的结直肠癌检测深度学习算法开发( Development of Deep Learning Algorithm for Detection of Colorectal Cancer in EHR Data )
YH Wang PA Nguyen MM Islam YC Li HC Yang
我们的目的是开发一个深度学习模型，以预测台湾成年人晚期结直肠癌的风险。我们从1999年至2013年台湾全民健保数据库收集了58152名患者的数据。所有患者的合并症和药物史都包括在卷积神经网络(CNN)模型的开发中。我们还使用了所有患者在确诊结肠直肠癌(CRC)前3年的医学数据作为模型中的维度时间。通过计算受试者工作特性曲线(AUC)下的面积、灵敏度和特异度来衡量模型的性能。结果表明，该模型的AUC均值(SD)为0.922(0.004)。此外，模型对PPV值的敏感性为0.837，特异性为0.867和0.532。我们的研究利用CNN建立了一个基于非图像和多维病历的CRC预测模型。
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