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Deep learning for the prediction of acute kidney injury after coronary angiography and intervention in patients with chronic kidney disease: a model development and validation study

医学肾脏疾病急性肾损伤内科学冠状动脉造影疾病心脏病学干预（咨询）血管造影重症监护医学放射科心肌梗塞精神科

作者

Ying Tang,Ting Wu,Xiufen Wang,Xi Wu,Anqun Chen,Dhruti P. Chen,Chengyuan Tang,Liyu He,Yuting Liu,Ming Zeng,Xiaoqin Luo,Shao-Bin Duan

出处

期刊：Renal Failure [Taylor & Francis]
日期：2025-03-13 卷期号：47 (1): 2474206-2474206 被引量：4

链接

tandfonline.com tandfonline.com nih.gov nih.gov doaj.orgdoi.org

标识

DOI：10.1080/0886022x.2025.2474206

摘要

The explainable DNN models serve as promising tools for predicting PC-AKI in CKD patients undergoing coronary angiography and intervention, which is crucial for risk stratification and clinical descion-making.

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