Predicting tuberculosis treatment relapse among geriatric patient using machine learning algorithms in a high Tuberculosis-burden Ghanaian setting.
本研究は、ランダムフォレスト機械学習モデルが、ガーナの高齢患者における結核治療の再発予測において、SVM、DNN、およびロジスティック回帰アルゴリズムを上回り、99%の精度を達成したことを示しており、これにより、現地のクリニックのワークフローへの試験的な導入およびデータ共有ポリシーの改善に関する推奨事項を導き出している。