Early identification of advanced chronicity (MACA) patients using Machine Learning models: a population-based predictive approach for proactive care stratification
Cette étude démontre qu'un modèle d'apprentissage automatique de type classifieur de bagging, entraîné sur un ensemble de données de population de l'Hospital Universitario Parc Taulí, peut identifier de manière efficace et proactive les patients présentant des maladies chroniques avancées (MACA) avec une sensibilité élevée (0,91) et une AUC (0,90) en utilisant dix prédicteurs cliniques et fonctionnels clés.