نموذج عشوائي الغابات AI متفوقة على تشفير وفيات المرضى الداخليين في تليف الكبد

اتبع Drugslib على

بواسطة Elana Gotkine Healthday Reporter

عبر HealthDay

الخميس ، 24 يوليو ، 2025 - بالنسبة للمرضى الداخليين الذين يعانون من تليف الكبد ، وهو نموذج التعلم الآلي (ML) باستخدام تحليل الغابات العشوائية (RF) هو متفوق على التنبؤ بالوفيات الداخلية ، وفقًا لدراسة تم نشرها على الإنترنت في 23 يوليو في الأسلوب المعوي. في الفوج الذي التحق بالمرضى الداخليين مع تليف الكبد على مستوى العالم. تم استخدام بيانات يوم القبول للتنبؤ وفيات المرضى الداخليين. تضمنت الفوج المحتملين المُحتزل 7،239 من المرضى الذين يعانون من تليف الكبد من 115 مركزًا: 22.5 و 41 و 34 في المائة ينتميون إلى البلدان ذات الدخل المنخفض/المنخفض (L-LMIC) ، ودول الدخل المتوسطة العليا (UMIC) ، والبلدان ذات الدخل المرتفع (HIC) ، على التوالي.

بشكل عام ، توفي 11.1 في المائة من المرضى في المستشفى. وجد الباحثون أفضل منطقة تحت المنحنى (AUC) مع RF (0.815) ، مع معايرة عالية ، والتي كانت أفضل بكثير من الانحدار اللوجستي الباريبي ونماذج Lasso (AUCS ، 0.774 و 0.787 ، على التوالي). ظلت RF أفضل من الانحدار اللوجستي بغض النظر عن مستوى دخل البلد (AUC ، 0.806 ، 0.867 ، و 0.768 لـ HIC ، UMIC ، و L-LMIC ، على التوالي). تم إجراء التحقق الخارجي في مجموعة من 28،670 من قدامى المحاربين ، والتي كان لديها 4 في المائة من وفيات المرضى الداخليين. باستخدام نموذج RF المشتق من المقاطع ، كان AUC 0.859.

"يمكن أن يكون نموذج التعلم الآلي الذي له تمثيل عالمي منصف مفيدًا في التكهن السريع للمرضى في المستشفى مع تليف الكبد" ، كما يكتب المؤلفون.

ملخص/النص الكامل (الاشتراك أو الدفع)

المصدر: HealthDay

نشر : 2025-07-25 06:00

اقرأ أكثر

إخلاء المسؤولية

تم بذل كل جهد لضمان دقة المعلومات المقدمة من Drugslib.com، وتصل إلى -تاريخ، وكامل، ولكن لا يوجد ضمان بهذا المعنى. قد تكون المعلومات الدوائية الواردة هنا حساسة للوقت. تم تجميع معلومات موقع Drugslib.com للاستخدام من قبل ممارسي الرعاية الصحية والمستهلكين في الولايات المتحدة، وبالتالي لا يضمن موقع Drugslib.com أن الاستخدامات خارج الولايات المتحدة مناسبة، ما لم تتم الإشارة إلى خلاف ذلك على وجه التحديد. معلومات الأدوية الخاصة بموقع Drugslib.com لا تؤيد الأدوية أو تشخص المرضى أو توصي بالعلاج. معلومات الأدوية الخاصة بموقع Drugslib.com هي مورد معلوماتي مصمم لمساعدة ممارسي الرعاية الصحية المرخصين في رعاية مرضاهم و/أو لخدمة المستهلكين الذين ينظرون إلى هذه الخدمة كمكمل للخبرة والمهارة والمعرفة والحكم في مجال الرعاية الصحية وليس بديلاً عنها. الممارسين.

لا ينبغي تفسير عدم وجود تحذير بشأن دواء معين أو مجموعة أدوية بأي حال من الأحوال على أنه يشير إلى أن الدواء أو مجموعة الأدوية آمنة أو فعالة أو مناسبة لأي مريض معين. لا يتحمل موقع Drugslib.com أي مسؤولية عن أي جانب من جوانب الرعاية الصحية التي يتم إدارتها بمساعدة المعلومات التي يوفرها موقع Drugslib.com. ليس المقصود من المعلومات الواردة هنا تغطية جميع الاستخدامات أو التوجيهات أو الاحتياطات أو التحذيرات أو التفاعلات الدوائية أو ردود الفعل التحسسية أو الآثار الضارة المحتملة. إذا كانت لديك أسئلة حول الأدوية التي تتناولها، استشر طبيبك أو الممرضة أو الصيدلي.

كلمات رئيسية شعبية