Titre : Traitement automatique des données

Traitement automatique des données : Questions médicales fréquentes

Termes MeSH sélectionnés :

Machine Learning
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Sources (10000 au total)

Machine learning predicts acute respiratory failure in pancreatitis patients: A retrospective study.

The purpose of the research is to design an algorithm to predict the occurrence of acute respiratory failure (ARF) in patients with acute pancreatitis (AP).... We collected data on patients with AP in the Medical Information Mart for Intensive Care IV database. The enrolled observations were randomly divided into a 70 % training cohort and a 30 % validation ... Among 4527 patients, 445 patients (9.8 %) experienced ARF. Ca, ALB, GLR, WBC, AG and BUN have been included in the prediction model as features for predicting ARF. The AUC of XGBoost were 0.86 (95 %CI... The XGBOOST model demonstrates good discriminatory ability, which enables clinicians to ascertain the probability of developing ARF in AP patients....

Machine learning for identifying risk of death in patients with severe fever with thrombocytopenia syndrome.

Severe fever with thrombocytopenia syndrome (SFTS) has attracted attention due to the rising incidence and high severity and mortality rates. This study aims to construct a machine learning (ML) model... Data of patients hospitalized for SFTS in two hospitals were collected as training and validation sets, respectively, and six ML methods were used to construct the models using the screened variables ... A total of 483 participants were enrolled in the study and 96 (19.88%) patients died due to SFTS. After a comprehensive evaluation, the XGBoost-based model performs best: the AUC scores for the traini... Using ML can be a good way to identify high risk individuals in SFTS patients. We can use this model to identify patients at high risk of death early in their admission and manage them intensively at ...

Machine learning value in the diagnosis of vertebral fractures: A systematic review and meta-analysis.

To evaluate the diagnostic accuracy of machine learning (ML) in detecting vertebral fractures, considering varying fracture classifications, patient populations, and imaging approaches.... A systematic review and meta-analysis were conducted by searching PubMed, Embase, Cochrane Library, and Web of Science up to December 31, 2023, for studies using ML for vertebral fracture diagnosis. B... Eighty-one studies were included. ML demonstrated a diagnostic sensitivity of 0.91 and specificity of 0.95 for vertebral fractures. Subgroup analysis showed that DL (SROC 0.98) and CT (SROC 0.98) perf... ML, especially DL models applied to CT, MRI, and X-ray, shows high diagnostic accuracy for vertebral fractures. ML also effectively predicts osteoporotic vertebral fractures, aiding in tailored preven...