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Comparison of parsimonious and deep learning models for predicting surgical resource utilization in total hip arthroplasty: a retrospective cohort study
3,00,000 से अधिक कुल कूल्हा प्रत्यारोपण (टोटल हिप आर्थ्रोप्लास्टी) मामलों के इस रेट्रोस्पेक्टिव कोहोर्ट अध्ययन में पाया गया कि हालांकि डीप लर्निंग मॉडल ने सर्जिकल अवधि और अस्पताल में रुकने की अवधि की भविष्यवाणी करने में कम माध्य पूर्ण त्रुटि (मीन एब्सोल्यूट एरर) के साथ सरल सांख्यिकीय दृष्टिकोणों से बेहतर प्रदर्शन किया, लेकिन इसके परिणामस्वरूप नैदानिक रूप से प्रासंगिक परिचालन सटीकता में होने वाली वृद्धि न्यूनतम थी, जो यह सुझाव देती है कि मानकीकृत प्रक्रियाओं में संसाधन उपयोग में सुधार के लिए केवल रोगी-स्तरीय डेटा एक व्यावहारिक सीमा तक पहुँच गया होगा।