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Machine Learning Models for Predicting Active Bleeding in Patients Presenting to the Emergency Department with Upper Gastrointestinal Bleeding: A Retrospective Cross-Sectional Study
Este estudio retrospectivo demuestra que los modelos de aprendizaje automático, particularmente Random Forest, entrenados con datos de ingresos rutinarios pueden alcanzar valores predictivos negativos elevados (≥95%) para la hemorragia gastrointestinal superior activa confirmada por endoscopia, ofreciendo una herramienta potencial para mejorar la especificidad y reducir las endoscopias innecesarias en pacientes del departamento de emergencias.