Machine Learning-Based Prediction of Composite Adverse Outcomes in Elderly Intensive Care Unit Patients: A Retrospective Cohort Study
MIMIC-IV डेटाबेस का उपयोग करने वाला यह रेट्रोस्पेक्टिव कोहॉर्ट अध्ययन प्रदर्शित करता है कि पहले दिन के नैदानिक डेटा पर आधारित एक XGBoost मशीन लर्निंग मॉडल बुजुर्ग रोगियों में इन-हॉस्पिटल मृत्यु दर या लंबे आईसीयू प्रवास (>7 दिन) के संयुक्त प्रतिकूल परिणाम की प्रभावी ढंग से भविष्यवाणी करता है, जो 0.853 का AUROC प्राप्त करता है और एक सरलीकृत 10-फीचर संस्करण के साथ भी मजबूत प्रदर्शन बनाए रखता है।