项目描述:
心血管事件是终末期肾病(ESRD)患者最主要的死亡原因,对心血管事件的早发现、早诊
治是改善ESRD患者生存质量的重点。多项研究指出,构建适合的心血管疾病风险评估模型用于早期防治是未来研究的方向,因此本项目拟利用图像识别技术提取ESRD患者影像检查结果,采用Python软件导出检验指标及EpiData 3.1软件录入病史以及用药信息等方法,获取ESRD患者临床信息。使用慢病智能管理系统进行随访,分析整理数据,形成统一的数据中心平台,建立ESRD患者数据库。再利用计算集群挖掘医学指标,筛选出心血管事件的独
立危险因素及预后预测标志物。利用大规模优化技术和非凸优化技术自动搜索建模算法及超参数,发展基于增强学习和强化学习的个体化预测模型,通过外部队列验证,最终选择出最优的ESRD患者心血管事件个体化预测模型。