霍夫斯特拉大学数学系研讨会：奎因·墨菲
标题：预测脑出血患者出院后生存概率：一种机器学习方法
摘要：今年夏季，奎因·墨菲（Quinn Murphy）在密歇根大学的大数据暑期研究院（BDSI）本科生研究体验（REU）项目中担任研究员。在为期6周的项目中，奎因与来自北京大学的余涵睿（Hanrui Yu）、华盛顿大学的伊莱安娜·迪特里希（Eliana Dietrich）以及约翰斯·霍普金斯大学的约书亚·布朗（Joshua Brown）在拉胡尔·拉达尼亚（Rahul Ladhania）博士和凯瑟琳·布朗伯格（Katherine Brumberg）博士的指导下，共同开展了"预测脑出血患者出院后生存概率：一种机器学习方法"的研究。
脑出血是一种严重的医疗状况，可能导致长期并发症或死亡。脑内出血（一种脑出血类型）占所有中风病例的10-20%。总体而言，脑出血患者在事件发生后的最初几天内死亡率高达40-50%。然而，即使是出院患者，死亡风险仍然存在。出院患者平均面临22%的90天生存死亡率。位于马萨诸塞州波士顿的贝丝以色列女执事医疗中心（Beth Israel Deaconess Medical Center）创建了MIMIC III数据集，该数据集包含重症监护病房（ICU）患者的电子健康记录。在此数据集中，共有1330名脑出血患者，其中仅有756名出院。本研究旨在预测出院脑出血患者在不同时期的生存概率，以更好地指导出院后护理和长期预后。通过使用机器学习技术，该项目致力于帮助临床医生创建兼具预测准确性和可解释性的模型。
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