Mô hình AI rừng ngẫu nhiên vượt trội so với tiên lượng tử vong trong bệnh nhân nội trú trong bệnh xơ gan
của phóng viên Elana Gotkine HealthDay
qua Healthday
Thứ Năm, ngày 24 tháng 7 năm 2025 - Đối với bệnh nhân nội trú bị xơ gan, mô hình học máy (ML) bằng cách sử dụng phân tích ROCUM FOROD (RF) là vượt trội để dự đoán tỷ lệ tử vong nội trú, theo một nghiên cứu được công bố trực tuyến vào ngày 23 tháng 7 trong một đoàn hệ đã đăng ký bệnh nhân nội trú bị xơ gan trên toàn cầu. Dữ liệu ngày nhập học đã được sử dụng để dự đoán tỷ lệ tử vong nội trú. Các đoàn hệ được xóa trong tương lai bao gồm 7.239 bệnh nhân nội trú bị xơ gan từ 115 trung tâm: 22,5, 41 và 34 phần trăm thuộc về các nước thu nhập trung bình thấp/thấp (L-LMIC), các nước thu nhập trung bình (UMIC) và các nước thu nhập cao (HIC).
Nhìn chung, 11,1 phần trăm bệnh nhân đã chết trong bệnh viện. Các nhà nghiên cứu đã tìm thấy khu vực tốt nhất dưới đường cong (AUC) với RF (0,815), với hiệu chuẩn cao, tốt hơn đáng kể so với hồi quy logistic tham số và các mô hình Lasso (AUC, 0,774 và 0,787, tương ứng). RF vẫn tốt hơn hồi quy logistic bất kể mức thu nhập quốc gia (AUC, 0,806, 0,867 và 0,768 đối với HIC, UMIC và L-LMIC, tương ứng). Xác nhận bên ngoài được thực hiện trong một đoàn hệ của 28.670 cựu chiến binh, có tỷ lệ tử vong nội trú 4 %. Sử dụng mô hình RF có nguồn gốc từ rõ ràng, AUC là 0,859.
Nguồn: Healthday Đã đăng : 2025-07-25 06:00 Chúng tôi đã nỗ lực hết sức để đảm bảo rằng thông tin do Drugslib.com cung cấp là chính xác, cập nhật -ngày và đầy đủ, nhưng không có đảm bảo nào được thực hiện cho hiệu ứng đó. Thông tin thuốc trong tài liệu này có thể nhạy cảm về thời gian. Thông tin về Drugslib.com đã được biên soạn để các bác sĩ chăm sóc sức khỏe và người tiêu dùng ở Hoa Kỳ sử dụng và do đó Drugslib.com không đảm bảo rằng việc sử dụng bên ngoài Hoa Kỳ là phù hợp, trừ khi có quy định cụ thể khác. Thông tin thuốc của Drugslib.com không xác nhận thuốc, chẩn đoán bệnh nhân hoặc đề xuất liệu pháp. Thông tin thuốc của Drugslib.com là nguồn thông tin được thiết kế để hỗ trợ các bác sĩ chăm sóc sức khỏe được cấp phép trong việc chăm sóc bệnh nhân của họ và/hoặc phục vụ người tiêu dùng xem dịch vụ này như một sự bổ sung chứ không phải thay thế cho chuyên môn, kỹ năng, kiến thức và đánh giá về chăm sóc sức khỏe các học viên. Việc không có cảnh báo đối với một loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc nhất định không được hiểu là chỉ ra rằng loại thuốc hoặc sự kết hợp thuốc đó là an toàn, hiệu quả hoặc phù hợp với bất kỳ bệnh nhân nào. Drugslib.com không chịu bất kỳ trách nhiệm nào đối với bất kỳ khía cạnh nào của việc chăm sóc sức khỏe được quản lý với sự hỗ trợ của thông tin Drugslib.com cung cấp. Thông tin trong tài liệu này không nhằm mục đích bao gồm tất cả các công dụng, hướng dẫn, biện pháp phòng ngừa, cảnh báo, tương tác thuốc, phản ứng dị ứng hoặc tác dụng phụ có thể có. Nếu bạn có thắc mắc về loại thuốc bạn đang dùng, hãy hỏi bác sĩ, y tá hoặc dược sĩ.Đọc thêm
Tuyên bố từ chối trách nhiệm
Từ khóa phổ biến