Machine learning approaches for tuberculosis prevalence and risk factor association among high-risk groups in Kigali health facilities
تُظهر هذه الدراسة أن نماذج تعلم الآلة التجميعية، وتحديداً الغابة العشوائية المتوازنة، يمكنها تحديد عوامل الخطر ذات الأهمية السريرية لمرض السل بين الفئات الأكثر عرضة للخطر في كيغالي برواندا بفعالية، وذلك من خلال الاستفادة من السجلات الطبية الإلكترونية المعالجة بدقة مع منع تسرب المعلومات.