• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates скачать в хорошем качестве

Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates 7 месяцев назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates

From R/Medicine 2025 Full Title: Unified Deep Learning Survival Analysis for Competing Risk Modeling with Functional Covariates and Missing Data Imputation Discharging patients from the intensive care unit (ICU) marks an important moment in their recovery—it’s a transition from acute care to a lower level of dependency. However, even after leaving the ICU, many patients still face serious risks for adverse outcomes, such as ICU readmission due to complications or subsequent in-hospital death. Such events can slow recovery, increase healthcare costs, and substantially impact patients’ quality of life. Accurate prediction of these outcomes could transform the way we care for ICU survivors. With improved predictive capabilities, clinicians can intervene sooner, personalize post-ICU support, and ultimately improve recovery while reducing the chances of returning to critical care. That said, making these predictions is anything but simple. ICU data is challenging—there are multiple competing risks (such as septic shock, ICU readmission, or death during or after hospitalization), and the data is both complex and multidimensional, spanning demographic factors, clinical information, and continuous waveform covariates (e.g., blood pressure and respiratory rate). Additionally, some data may be frequently missing, and time-dependent treatments make it even more difficult. Traditional competing risk models, such as cause-specific hazard models and the Fine & Gray sub-distribution hazard models, often fall short in managing these complexities. To address these challenges, our research team has developed an innovative deep-learning model specifically designed for competing risk analysis in ICU settings. This framework integrates discrete-time competing risk analysis techniques, adaptive data-driven basis layers with micro neural network for functional variables, and advanced Imputation-Regularized Optimization (IRO) method to manage missing data effectively. Unlike traditional basis representation methods—such as those using Fourier or spline bases—which do not leverage outcome information during dimension reduction, our approach fully integrates this information. This comprehensive approach greatly enhances our ability to understand and predict complex patient outcomes based on vital signs and other critical data. We validated our model through simulations and real-world ICU data from both a large public ICU database MIMIC-4 (over 12,000 patients) and the Cleveland Clinic’s ICU records (over 25,000 patients). Across different clinical scenarios, our deep-learning framework outperformed traditional methods on most occasions, showing better predictive accuracy based on the metrics, integrated brier score and concordance index. Ultimately, this research represents an important step forward in improving ICU patient care, enabling more precise, timely, and effective clinical decisions. Resources R/Medicine: https://rconsortium.github.io/RMedici... R Consortium: https://www.r-consortium.org/

Comments
  • Advanced Distance Metrics for High-Dimensional Clustering: introducing 'distanceHD' R-package 7 месяцев назад
    Advanced Distance Metrics for High-Dimensional Clustering: introducing 'distanceHD' R-package
    Опубликовано: 7 месяцев назад
  • COMPETING RISK EXPLAINED - Learn how to deal with competing events in studies 4 года назад
    COMPETING RISK EXPLAINED - Learn how to deal with competing events in studies
    Опубликовано: 4 года назад
  • Human Reference Atlas and Data Visualization Construction and Usage 7 дней назад
    Human Reference Atlas and Data Visualization Construction and Usage
    Опубликовано: 7 дней назад
  • R for Health Technology Assessment (HTA): Identifying Needs, Streamlining Processes 6 месяцев назад
    R for Health Technology Assessment (HTA): Identifying Needs, Streamlining Processes
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Elon Musk Makes Shocking Future Predictions At The World Economic Forum In Davos 11 часов назад
    Elon Musk Makes Shocking Future Predictions At The World Economic Forum In Davos
    Опубликовано: 11 часов назад
  • R Programming in Clinical Trial Data Analysis – Introduction 5 лет назад
    R Programming in Clinical Trial Data Analysis – Introduction
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Модульный, совместимый и расширяемый топологический анализ данных в R 2 месяца назад
    Модульный, совместимый и расширяемый топологический анализ данных в R
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Tracking the Evolution of R and Python Tools for GenAI 2 месяца назад
    Tracking the Evolution of R and Python Tools for GenAI
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Combining classical and machine learning methods in Survival Analysis 4 года назад
    Combining classical and machine learning methods in Survival Analysis
    Опубликовано: 4 года назад
  • Conversation with Elon Musk | World Economic Forum Annual Meeting 2026 Трансляция закончилась 20 часов назад
    Conversation with Elon Musk | World Economic Forum Annual Meeting 2026
    Опубликовано: Трансляция закончилась 20 часов назад
  • Орешник это модернизированный Рубеж? И как украинцы узнали об ударе 9 января заранее? 3 дня назад
    Орешник это модернизированный Рубеж? И как украинцы узнали об ударе 9 января заранее?
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Survival Analysis [Simply Explained] 3 года назад
    Survival Analysis [Simply Explained]
    Опубликовано: 3 года назад
  • From Paper to Pixels: Digitizing Water Quality Data Collection with Posit and Esri Integration 6 месяцев назад
    From Paper to Pixels: Digitizing Water Quality Data Collection with Posit and Esri Integration
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • FULL EVENT: Elon Musk Takes Questions In Shock Appearance At The World Economic Forum In Davos 19 часов назад
    FULL EVENT: Elon Musk Takes Questions In Shock Appearance At The World Economic Forum In Davos
    Опубликовано: 19 часов назад
  • КОЗЫРЕВ - астрофизик ДОКАЗАЛ, что ВРЕМЯ это ЭНЕРГИЯ: дважды СИДЕЛ, приговорён к РАССТРЕЛУ 2 месяца назад
    КОЗЫРЕВ - астрофизик ДОКАЗАЛ, что ВРЕМЯ это ЭНЕРГИЯ: дважды СИДЕЛ, приговорён к РАССТРЕЛУ
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • 🔴АУСЛЕНДЕР: от ГРЕНЛАНДИИ зависит все! Готовится великое ПРОТИВОСТОЯТИЕ 1 день назад
    🔴АУСЛЕНДЕР: от ГРЕНЛАНДИИ зависит все! Готовится великое ПРОТИВОСТОЯТИЕ
    Опубликовано: 1 день назад
  • 4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation 4 года назад
    4 Hours Chopin for Studying, Concentration & Relaxation
    Опубликовано: 4 года назад
  • Trump’s next Greenland move will ‘blow the GOP to bits’ | Scott Lucas 3 дня назад
    Trump’s next Greenland move will ‘blow the GOP to bits’ | Scott Lucas
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Competing Risk Analysis 4 года назад
    Competing Risk Analysis
    Опубликовано: 4 года назад
  • Scaling the r-spatial ecosystem for the modern composable data pipeline 6 месяцев назад
    Scaling the r-spatial ecosystem for the modern composable data pipeline
    Опубликовано: 6 месяцев назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5