文件名称：wearables_vitalsigns:可穿戴设备生命体征数据定制和分析脚本
文件大小：100KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-22 01:35:17
R
可穿戴式传感器可对临床实验室测量值进行个性化预测 生命体征，包括心率和体温，可用于检测或监测医疗状况，但通常在临床中进行测量，并且需要后续实验室测试以进行更明确的诊断。 在这里，我们检查了通过消费者可穿戴设备测量的生命体征（例如，连续监测的心率，体温，皮肤电活动和运动）是否可以使用包括随机森林和LASSO在内的机器学习模型来预测临床实验室测试结果。 在我们的《自然医学》论文中查看更多详细信息。 剧本 用于构建和验证模型以及生成图形的所有代码都存储在PaperCode.R 。 数据 脚本需要临床数据才能运行。 它们需要存储在SECURE_data目录中。 文件 描述 Basis2016_Cleaned_NotNorm0824_WeekPrior.csv iPOP可穿戴设备/临床组合数据 vitals.csv iPOP要点 lab_results_20170717.csv iPOP实
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wearables_vitalsigns-master
----misc()
--------20190508-population-models-final.R(7KB)
--------experiments()
--------ggplot-theme.R(890B)
--------weartals.Rproj(205B)
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