Interpretable Machine Learning for Population-Level Severe Tooth Loss Prediction: A Two-Axis External Validation
Este estudio presenta un marco de aprendizaje automático intrínsecamente interpretable y ponderado por encuestas, basado en un modelo de refuerzo explicable (EBM), que predice con precisión y transparencia la pérdida severa de dientes a nivel poblacional, demostrando una robusta estabilidad temporal y transportabilidad clínica mediante validaciones externas en múltiples cohortes.