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Early Prediction of Organ Failures in Patients with Acute Pancreatitis Using Text MiningPredicción temprana de fallas orgánicas en pacientes con pancreatitis aguda utilizando minería de texto.

Resumen

Es de gran importancia establecer un modelo de evaluación para fallas orgánicas en la etapa temprana de ingreso en la pancreatitis aguda (AP). Y las notas clínicas no se utilizan lo suficiente. Para predecir fallas orgánicas en pacientes con AP utilizando notas clínicas tempranas en el hospital, se combinaron características de texto tempranas obtenidas del modelo preentrenado en chino Bidirectional Encoder Representations from Transformers y LSTM basado en atención con características estructuradas tempranas (pruebas de laboratorio, signos vitales y características demográficas) para predecir fallas orgánicas (respiratorias, cardiovasculares y renales) en 12,748 pacientes hospitalizados por AP en el Hospital de China Occidental, Universidad de Sichuan, de 2008 a 2018. Se utilizó el modelo de fusión de características de texto más estructuradas para predecir fallas orgánicas, en comparación con el modelo base que solo incluye características estructuradas. El rendimiento del modelo con características de texto añadidas es superior al modelo que solo incluye características estructur

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