Випадкова модель AI AI, що вища для стаціонарної смертності

Підпишіться на Drugslib

Elana Gothkine Healthday Reporter

через Healthday

четвер, 24 липня 2025 р. - Для стаціонарних стільниць з цирозом модель машинного навчання (ML) з використанням випадкового лісу (RF) є перевершує для прогнозування стаціонарної смертності, згідно з дослідженням, опублікованим в Інтернеті 23 липня в гастроентерології. у когорті, яка зареєструвалася стаціонарними цирозами в усьому світі. Дані вступу в день були використані для прогнозування стаціонарної смертності. Перспективна очищена когорта включала 7239 стаціонарних засобів з цирозом з 115 центрів: 22,5, 41 та 34 відсотки належали до країн з низьким/низьким середнім рівнем доходу (L-LMIC), країнами доходу до середнього середнього (UMIC) та країнами з високим рівнем доходу (HIC) відповідно.

Загалом, 11,1 відсотка пацієнтів померли в лікарні. Дослідники знайшли найкращу площу під кривою (AUC) з RF (0,815), з високою калібруванням, що було значно краще, ніж параметричні логістичні регресії та моделі LASSO (AUC, 0,774 та 0,787 відповідно). РФ залишався кращим, ніж логістична регресія, незалежно від рівня доходу країни (AUC, 0,806, 0,867 та 0,768 для HIC, UMIC та L-LMIC відповідно). Зовнішня перевірка проводилася в когорті з 28 670 ветеранів, які мали 4 відсотки стаціонарних смертності. Використовуючи модель RF, отриману очищеною, AUC становив 0,859.

"Ця модель машинного навчання, яка має справедливе глобальне представлення, може бути корисною при швидкому прогнозії пацієнтів, госпіталізованих за допомогою цирозу",-пишуть автори.

Анотація/Повний текст (підписка або оплата) <Зустрічам> Медичні статті забезпечують загальні тенденції і не стосуються осіб. Окремі фактори можуть сильно відрізнятися. Завжди шукайте персоналізованих медичних консультацій для індивідуальних рішень щодо охорони здоров'я.

Джерело: Healthday

Опубліковано : 2025-07-25 06:00

Читати далі

Відмова від відповідальності

Було докладено всіх зусиль, щоб інформація, надана Drugslib.com, була точною, до -дата та повна, але жодних гарантій щодо цього не надається. Інформація про ліки, що міститься тут, може бути чутливою до часу. Інформація Drugslib.com була зібрана для використання медичними працівниками та споживачами в Сполучених Штатах, тому Drugslib.com не гарантує, що використання за межами Сполучених Штатів є доцільним, якщо спеціально не вказано інше. Інформація про ліки Drugslib.com не схвалює ліки, не ставить діагноз пацієнтів і не рекомендує терапію. Інформація про ліки на Drugslib.com – це інформаційний ресурс, призначений для допомоги ліцензованим медичним працівникам у догляді за їхніми пацієнтами та/або для обслуговування споживачів, які розглядають цю послугу як доповнення, а не заміну досвіду, навичок, знань і суджень у сфері охорони здоров’я. практиків.

Відсутність попередження щодо певного препарату чи комбінації ліків у жодному разі не слід тлумачити як вказівку на те, що препарат чи комбінація препаратів є безпечними, ефективними чи прийнятними для будь-якого конкретного пацієнта. Drugslib.com не несе жодної відповідальності за будь-які аспекти медичної допомоги, що надається за допомогою інформації, яку надає Drugslib.com. Інформація, що міститься в цьому документі, не має на меті охопити всі можливі способи використання, інструкції, запобіжні заходи, попередження, лікарські взаємодії, алергічні реакції чи побічні ефекти. Якщо у вас є запитання щодо препаратів, які ви приймаєте, зверніться до свого лікаря, медсестри або фармацевта.

Популярні ключові слова