Early identification of advanced chronicity (MACA) patients using Machine Learning models: a population-based predictive approach for proactive care stratification
本研究は、Hospital Universitario Parc Tauliの集団ベースのデータセットを用いて学習させたバギング分類器機械学習モデルが、10個の主要な臨床的および機能的な予測因子を用いることで、高い感度(0.91)およびAUC(0.90)をもって、進行した慢性疾患(MACA)を有する患者を効果的かつ先制的に特定できることを示している。