Predicting the need for medical care after toxin exposure using SHAP-interpretable gradient boosting
Die Studie zeigt, dass ein mit SHAP interpretierbarer XGBoost-Algorithmus, der auf Daten des Giftinformationszentrums Lyon basiert, die Dringlichkeit einer medizinischen Versorgung nach einer Vergiftung präzise vorhersagen und so die Triage-Entscheidungen von Experten unterstützen kann.