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一百六十一篇:拉曼光谱结合深度学习在单细胞水平快速检测黑色素瘤
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机器学习用于脓毒症患者急性肾损伤的预测
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【一百六十二篇】SERS指纹图谱结合机器学习分析用于快速鉴定结核分枝杆菌感染和耐药性
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机器学习方法揭示糖尿病前期和2型糖尿病患者慢性肾病的代谢特征
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急性肾损伤危重患者死亡率和主要肾脏不良事件的预测
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【一百六十七篇】基于图像的机器学习模型在肝硬化静脉曲张出血预后方面优于临床风险评分
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【一百六十三篇】基于深度学习的光谱分析快速鉴定尿路致病菌耐药性
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【一百六十六篇】基于机器学习的急诊科分期儿童临床结果预测
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【一百六十五篇】使用机器学习识别先天性白内障的实用模型
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【一百六十四篇】基于SERS光谱深度学习分析的多药耐药肺炎克雷伯菌快速预测
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【一百六十九篇】一种新的基于机器学习的放射组学模型用于诊断肝硬化患者的食管静脉曲张风险
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【一百七十二篇】一种新的用于预测肝硬化患者需要治疗的胃食管静脉曲张的放射组学-血小板列线图
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【一百六十八篇】使用基于MELD的模型确定急性静脉曲张破裂出血患者的死亡风险
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【一百七十一篇】危重儿童急性肾损伤可解释预测模型的识别和验证:一项前瞻性多中心队列研究
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【一百七十篇】急性肾损伤机器学习风险评分的内部和外部验证
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气球状肝细胞特征识别的复杂性：为基于人工智能的非酒精性脂肪肝成像定义训练图谱
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基于深度学习评估肝活检组织的精确肝脂肪变性定量研究
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基于NASH患者肝脏活检中的肝细胞气球样变引入持续同源性图像，实现计算机辅助NASH诊断
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结合人工智能分析的数字病理学为NASH中治疗诱导的纤维化消退提供了更深入的研究
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