Phylogenetic harmonization of cross-cohort vaginal microbiome data for machine-learning prediction of preterm birth
本研究は、系統的なハーモナイゼーションを用いて韓国の単一施設コホートを大規模な公開データセットと統合することが、早産予測のための機械学習モデルを大幅に改善し、CatBoostで0.81のAUCを達成し、さらに推定された子宮頸管短縮の特徴量を組み込むことで性能を0.83まで向上させることを実証している。