Website QLCL.NET/CLBV.VN và các nền tảng trong hệ sinh thái QuanTriBenhVien.Vn được xây dựng bởi các thành viên có kinh nghiệm tại các bệnh viện, công ty. Web không có liên quan tới bất kỳ Vụ, Cục nào của BYT hay SYT --> chi tiết.
Nội dung trên website được sưu tầm trên internet, đã khử định danh - thông tin cá nhân. Toàn bộ tên người, đơn vị, số điện thoại, mã số thuế, địa chỉ trong tài liệu nếu có hoàn toàn do trùng hợp ngẫu nhiên.
Nội dung trên website được sưu tầm trên internet, đã khử định danh - thông tin cá nhân. Toàn bộ tên người, đơn vị, số điện thoại, mã số thuế, địa chỉ trong tài liệu nếu có hoàn toàn do trùng hợp ngẫu nhiên.
Nội dung bạn cần không thấy trên website, có thể do bạn chưa đăng nhập hoặc tài khoản đã hết hạn. Nếu là thành viên của website, bạn cũng có thể yêu cầu trong nhóm Zalo "CLBV Members" các nội dung bạn quan tâm.
16. Trong năm có ít nhất 01 bài báo khoa học đăng trên các tạp chí khoa học quốc tế, do nhân viên cơ hữu của bệnh viện đứng đầu trong số danh sách tên các tác giả.
Mã số
C10.1.16
Nghiên cứu này phát triển và đánh giá mô hình học máy (ML) XGBoost để dự đoán khả năng tạo thành phôi nang sử dụng các thông số hình thái và động thái vào ngày 2 của phôi. Mô hình đạt độ chính xác 71% và diện tích dưới đường cong ROC (AUC) là 0.77, cho thấy tiềm năng của ML trong việc cải thiện lựa chọn phôi trong hỗ trợ sinh sản.