Providing computational infrastructure for handling diverse intensive care unit (ICU) datasets, the R package 'ricu' enables writing dataset-agnostic analysis code, thereby facilitating multi-center training and validation of machine learning models. The package is designed with an emphasis on extensibility both to new datasets as well as clinical data concepts, and currently supports the loading of around 100 patient variables corresponding to a total of 319,402 ICU admissions from 4 data sources collected in Europe and the United States. By allowing for the addition of user-specified medical concepts and data sources the aim of 'ricu' is to foster robust, data-based intensive care research, allowing the user to externally validate their method or conclusion with relative ease, and in turn facilitating reproducible and therefore transparent work in this field.


翻译:为处理各种特护单位(ICU)的数据集提供计算基础设施,R包“riku”使得能够编写数据集——不可知分析代码,从而便利多中心培训和机器学习模式的验证,该包的设计强调新数据集和临床数据概念的可扩展性,目前支持从欧洲和美国收集的4个数据来源输入大约100个病人变量,相当于总共319 402个伊斯兰特护单位的接收量。通过允许增加用户指定的医疗概念和数据来源,“riku”的目的是促进强有力的、以数据为基础的特护研究,使用户能够相对容易地外部验证其方法或结论,从而便利该领域的可复制和透明工作。

0
下载
关闭预览

相关内容

iOS 8 提供的应用间和应用跟系统的功能交互特性。
  • Today (iOS and OS X): widgets for the Today view of Notification Center
  • Share (iOS and OS X): post content to web services or share content with others
  • Actions (iOS and OS X): app extensions to view or manipulate inside another app
  • Photo Editing (iOS): edit a photo or video in Apple's Photos app with extensions from a third-party apps
  • Finder Sync (OS X): remote file storage in the Finder with support for Finder content annotation
  • Storage Provider (iOS): an interface between files inside an app and other apps on a user's device
  • Custom Keyboard (iOS): system-wide alternative keyboards

Source: iOS 8 Extensions: Apple’s Plan for a Powerful App Ecosystem
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
144+阅读 · 2019年10月12日
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
186+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
338页新书《Deep Learning in Natural Language Processing》
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年11月6日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
A Survey on Automated Fact-Checking
Arxiv
8+阅读 · 2021年8月26日
Arxiv
43+阅读 · 2019年12月20日
A Survey on Deep Transfer Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年8月6日
VIP会员
相关资讯
计算机 | IUI 2020等国际会议信息4条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年6月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | USENIX Security 2020等国际会议信息5条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年4月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
计算机类 | ISCC 2019等国际会议信息9条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年12月25日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
338页新书《Deep Learning in Natural Language Processing》
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2018年11月6日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
【计算机类】期刊专刊/国际会议截稿信息6条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年10月13日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员