Titre : Personnel religieux

Personnel religieux : Questions médicales fréquentes

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Sources (10000 au total)

Interpretable machine learning analysis to identify risk factors for diabetes using the anonymous living census data of Japan.

Diabetes mellitus causes various problems in our life. With the big data boom in our society, some risk factors for Diabetes must still exist. To identify new risk factors for diabetes in the big data... Seven interpretable machine learning methods were used to analysis Japan citizens' census data. Firstly, logistic analysis was used to analyze the risk factors of diabetes from 19 selected initial ele... Four new risk factors: the number of family members, insurance type, public pension type, and health awareness level, were found as risk factors for diabetes mellitus for the first time, while another... New risk factors for diabetes mellitus were identified based on Japan's non-objective-oriented anonymous census data using interpretable machine learning models. The newly identified risk factors insp...

An evaluation of existing text de-identification tools for use with patient progress notes from Australian general practice.

Digitized patient progress notes from general practice represent a significant resource for clinical and public health research but cannot feasibly and ethically be used for these purposes without aut... Four tools were selected: three rule-based (HMS Scrubber, MIT De-id, Philter) and one machine learning (MIST). 300 patient progress notes from three general practice clinics were manually annotated wi... Manual annotation detected 701 identifiers in seven categories. The rule-based tools detected identifiers in six categories and MIST in three. Philter achieved the highest aggregate recall (67%) and t... Existing off-the-shelf solutions for automated de-identification of clinical text are not immediately suitable for our context without modification. Philter is the most promising candidate due to its ...