Machine learning implementation for host-based infectious disease diagnostics
Esta revisão sistemática de 21 estudos (2020–2025) avalia 54 modelos de aprendizado de máquina para diagnósticos de doenças infecciosas baseados no hospedeiro, constatando que, embora o Random Forest e as redes neurais sejam os algoritmos mais comuns, nenhum modelo único é universalmente ideal, e a futura translação clínica requer relatórios padronizados, validação externa e seleção de algoritmos sensíveis ao contexto.