Prediction of Pediatric Lower Urinary Tract Dysfunction Using Uroflowmetry Data and Machine Learning with Explainable AI Techniques
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग एंसेम्बल मॉडल, जो यूरोफ्लोमेट्री डेटा और SHAP विश्लेषण का उपयोग करता है, प्रमुख नैदानिक भविष्यवक्ताओं की पहचान करते हुए बाल चिकित्सा निचले मूत्र पथ के डिसफंक्शन उपप्रकारों को सटीक और सुसंगत रूप से वर्गीकृत कर सकता है, हालांकि नैदानिक कार्यान्वयन से पहले आगे के बाहरी सत्यापन की आवश्यकता है।