Trung tâm Thông tin - Thư viện Trường Đại học Y Dược Hải Phòng

NLM	B13
Tác giả CN	Nguyễn Thành Công
Nơi đào tạo	Trường Đại học Y Dược Hải Phòng
Nhan đề	Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự đoán sớm tổn thương gan do thuốc tại Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Hải Phòng
Phụ đề	Khóa luận tốt nghiệp Dược sĩ đại học
Thông tin xuất bản	Hải Phòng,2026
Mô tả vật lý	73tr. :File ;27cm.
Tóm tắt	Với mục tiêu nghiên cứu là phát triển mô hình AI dựa trên các chỉ số sinh học và yếu tố nguy cơ lâm sàng để dự đoán sớm tổn thương gan do thuốc tại Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Hải Phòng, đề tài đã thực hiện bằng nghiên cứu đoàn hệ quan sát được thực hiện trên dữ liệu bệnh nhân điều trị tại bệnh viện giai đoạn 2019 – 2025 thu được kết quả như sau: Sau sàng lọc, 2786 đợt điều trị từ 2712 bệnh nhân được đưa vào phân tích. Mô hình LightGBM được lựa chọn với AUROC = 0,965 (KTC 95%: 0,942 – 0,983), AUPRC = 0,903 (KTC 95%: 0,856 – 0,943), Brier score = 0,034, độ nhạy = 0,944 và NPV = 0,99 trên tập kiểm định tiến cứu
Thuật ngữ chủ đề	Dược học
Từ khóa tự do	Trí tuệ nhân tạo; LightGBM; Tổn thương gan do thuốc
Tác giả(bs) CN	Nguyễn Thị Thu Phương - hd.
Địa chỉ	100Kho tra cứu(1): PTC03815
Tệp tin điện tử	https://lib.hpmu.edu.vn/kiposdata2/bia2025/biaklkonam_thumbimage.png

MARC

Hiển thị đầy đủ trường & trường con

Tag	Giá trị
000	00000nam#a2200000ui#4500
001	34300
002	7
004	0CC23E4E-7DC4-425D-A3C8-0CBCBDFF3D2A
005	202608071416
008	081223s2026 vm\| vie
009	1 0
039	[ ] \|y 20260807141634 \|z oanh
041	[ ] \|a Vie
084	[ ] \|a B13
100	[ ] \|a Nguyễn Thành Công
110	[ ] \|a Trường Đại học Y Dược Hải Phòng
245	[ ] \|a Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự đoán sớm tổn thương gan do thuốc tại Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Hải Phòng : \|b Khóa luận tốt nghiệp Dược sĩ đại học / \|c Nguyễn Thành Công
260	[ ] \|a Hải Phòng, \|c 2026
300	[ ] \|a 73tr. : \|b File ; \|c 27cm.
520	[ ] \|a Với mục tiêu nghiên cứu là phát triển mô hình AI dựa trên các chỉ số sinh học và yếu tố nguy cơ lâm sàng để dự đoán sớm tổn thương gan do thuốc tại Bệnh viện Đa khoa Quốc tế Hải Phòng, đề tài đã thực hiện bằng nghiên cứu đoàn hệ quan sát được thực hiện trên dữ liệu bệnh nhân điều trị tại bệnh viện giai đoạn 2019 – 2025 thu được kết quả như sau: Sau sàng lọc, 2786 đợt điều trị từ 2712 bệnh nhân được đưa vào phân tích. Mô hình LightGBM được lựa chọn với AUROC = 0,965 (KTC 95%: 0,942 – 0,983), AUPRC = 0,903 (KTC 95%: 0,856 – 0,943), Brier score = 0,034, độ nhạy = 0,944 và NPV = 0,99 trên tập kiểm định tiến cứu
650	[ ] \|a Dược học
653	[ ] \|a Trí tuệ nhân tạo
653	[ ] \|a LightGBM
653	[ ] \|a Tổn thương gan do thuốc
690	[ ] \|a Khoa Dược
691	[ ] \|a CTĐT Dược sĩ - Chính quy
691	[ ] \|a CTĐT Thạc sĩ Dược lý - Dược lâm sàng
700	[ ] \|a Nguyễn Thị Thu Phương \|e hd.
852	[ ] \|a 100 \|b Kho tra cứu \|j (1): PTC03815
856	[1 ] \|u https://lib.hpmu.edu.vn/kiposdata2/bia2025/biaklkonam_thumbimage.png
890	[ ] \|a 1 \|b 0 \|c 1 \|d 1

Dòng	Mã vạch	Bản sao	Nơi lưu	Tình trạng	Cho phép yêu cầu
1	PTC03815	1	Kho tra cứu
#1 PTC03815 Nơi lưu Kho tra cứu Tình trạng

Tài liệu số

Bình luận