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劝导技术及其在自我健康管理中的应用与发展被引量：6: 2015年; 慢性病防治是医疗卫生领域的一大难题,预防和保健是慢性病防治的最佳途径。越来越多的研究者致力于开发自我健康管理系统,以辅助慢性病患者进行日常的自我保健与疾病管理。作为一种旨在改变人的行为或态度的计算机辅助技术,劝导技术近十年来发展迅速并被广泛应用于各个领域。将劝导技术与健康管理系统进行整合,能促使慢性病患者自觉参与自我健康管理,形成良好的生活态度、行为和习惯,提高患者完成管理目标的执行力,从而改善自我健康管理系统的成效。文中概述了劝导技术的定义、原理和应用,并重点介绍其在慢性病自我管理中的应用及发展方向。; 周洁夏静顾琳燕陈进蔡国龙宁钢民; 关键词：自我健康管理

基于有限数据的临床预测模型研究: 随着信息技术的高速发展和医院信息系统的日益普及，患者的临床资料得以电子化记录和存储。这些临床数据能够反映患者的身体状况，为患病严重程度评估和疾病风险预测提供重要依据。临床预测模型是基于医学数据利用机器学习技术建立的疾病诊...; 夏静; 文献传递

辅以功能电刺激的实时步态训练与反馈分析系统: 2015年; 该文研究设计了同步实现足下垂患者步态训练和康复评估的综合系统,以解决目前存在的足下垂治疗与步态分析分离的不足。系统采用多传感器采集各运动部位的参数,并设计了多重模式的功能性电刺激装置,引入了体域网技术协调传感器和刺激器的数据通讯及控制,同步实现步态实时分析与足下垂治疗。体域网应用了蓝牙4.0技术以降低系统功耗。系统实现了治疗与评估的同步,能够实时采集并分析训练时踝、膝、髋等部位运动参数,并同时对患病部位进行功能性电刺激治疗。; 顾琳燕阮兆明贾桂锋夏静裘利坚吴长旺金肖青宁钢民; 关键词：功能电刺激低功耗

基于迁移学习的小样本重症疾病预后模型被引量：4: 2020年; 针对临床上重症疾病样本数量少容易导致预后模型过拟合、预测误差大、不稳定的问题,本文提出迁移长短时程记忆算法(transLSTM)。该算法基于迁移学习思想,利用疾病间的相关性实现不同疾病预后模型的信息迁移,借助相关疾病的大数据辅助构建小样本目标病种有效模型,提升模型预测性能,降低对目标训练样本量的要求。transLSTM算法先利用相关疾病数据预训练部分模型参数,再用目标训练样本进一步调整整个网络。基于MIMIC-Ⅲ数据库的测试结果显示,相比传统的LSTM分类算法,transLSTM算法的AUROC指标高出0.02~0.07,AUPRC指标超过0.05~0.14,训练迭代次数仅为传统算法的39%~64%。应用于脓毒症疾病的结果显示,仅100个训练样本的transLSTM模型死亡率预测性能与250个训练样本的传统模型相当。在小样本情况下,transLSTM算法预测精度更高、训练速度更快,具有显著优势。它实现了迁移学习在小样本重症疾病预后模型中的应用。; 夏静潘素颜默磊蔡国龙严静宁钢民; 关键词：重症疾病预后模型小样本

噬血细胞淋巴组织细胞增生症患者外周血淋巴细胞状态分析: 目的：噬血细胞淋巴组织增生症是一组较为罕见的疾病，它在儿童中发病远高于成人。本研究为了解噬血细胞淋巴组织细胞增生症（hemophagocyticlymphohistiocytosis，HLH）患者外周血淋巴细胞的状态，明...; 夏静; 关键词：噬血细胞综合征淋巴细胞亚群 T淋巴细胞发病机制; 文献传递

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夏静