【摘 要】
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[目的]基于人工神经网络(ANN)模型构建方法,构建急诊预检分诊预测模型。[方法]收集2018年11月1日—2018年11月30日就诊的急诊病人分诊情况,应用ANN模型,模拟预检护士预检分诊
【基金项目】
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复旦大学⁃复星护理科研基金项目,编号:FNF201805,复旦大学“双一流”建设项目,编号:2018⁃40⁃22
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[目的]基于人工神经网络(ANN)模型构建方法,构建急诊预检分诊预测模型。[方法]收集2018年11月1日—2018年11月30日就诊的急诊病人分诊情况,应用ANN模型,模拟预检护士预检分诊头晕/眩晕病人的思维过程,将分诊依据作为输入层,包括生命体征(体温、脉搏、呼吸、血压)、意识、格拉斯哥评分(GCS)、疼痛评分、血糖,输出层为分诊结果,预测分诊准确率。[结果]基于传统人工预检分诊预检结果(准确率为80.2%,AUC=0.509)进行逻辑演练及专家分级后进行ANN模型构建,测得预测准确率为99.4%,A
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