Early triage of critically ill COVID-19 patients using deep learning

The sudden deterioration of patients with novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) into critical illness is of major concern and early assessment would be vital. Here, the authors show that a deep learning-based survival model can predict the risk of COVID-19 patients developing critical illness based on clinical characteristics at admission..

Medienart:

E-Artikel

Erscheinungsjahr:

2020

Erschienen:

2020

Enthalten in:

Zur Gesamtaufnahme - volume:11

Enthalten in:

Nature Communications - 11(2020), 1, Seite 7

Sprache:

Englisch

Beteiligte Personen:

Wenhua Liang [VerfasserIn]
Jianhua Yao [VerfasserIn]
Ailan Chen [VerfasserIn]
Qingquan Lv [VerfasserIn]
Mark Zanin [VerfasserIn]
Jun Liu [VerfasserIn]
SookSan Wong [VerfasserIn]
Yimin Li [VerfasserIn]
Jiatao Lu [VerfasserIn]
Hengrui Liang [VerfasserIn]
Guoqiang Chen [VerfasserIn]
Haiyan Guo [VerfasserIn]
Jun Guo [VerfasserIn]
Rong Zhou [VerfasserIn]
Limin Ou [VerfasserIn]
Niyun Zhou [VerfasserIn]
Hanbo Chen [VerfasserIn]
Fan Yang [VerfasserIn]
Xiao Han [VerfasserIn]
Wenjing Huan [VerfasserIn]
Weimin Tang [VerfasserIn]
Weijie Guan [VerfasserIn]
Zisheng Chen [VerfasserIn]
Yi Zhao [VerfasserIn]
Ling Sang [VerfasserIn]
Yuanda Xu [VerfasserIn]
Wei Wang [VerfasserIn]
Shiyue Li [VerfasserIn]
Ligong Lu [VerfasserIn]
Nuofu Zhang [VerfasserIn]
Nanshan Zhong [VerfasserIn]
Junzhou Huang [VerfasserIn]
Jianxing He [VerfasserIn]

Links:

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Themen:

Q
Science

doi:

10.1038/s41467-020-17280-8

funding:

Förderinstitution / Projekttitel:

PPN (Katalog-ID):

DOAJ060308710