Auf der Grundlage der Klassifizierungsanalyse von Lungenkrankheiten wie COPD und Lungenblöcke und Lu

Eine internationale medizinische Studie bringt neue Erkenntnisse, mit denen zusammenhängende Ergebnisse eine wichtige Referenzwert für die Krankheitsbekämpfung von COP darstellen. Es fehlt an der Risikogradisierung und der Identifizierung der Risikofaktoren für die Verringerung der Funktionsfähigkeit und Belastung der Erkrankung von Komorphospitalismus (AS) und der Lungenkrankheit (PD) sowie an den Risikofaktoren für die Identifizierung dieser Komorphospitalismen. Es wurde ein ML-Modell entwickelt, das auf immunologisch relevanten Zellen und Immuninduktionszeichen basiert, um die Risikofaktoren für Komorphospitalismus und Lungenkrankheiten zu identifizieren. Es wurden vier Arten von Machine Learning Algorithmen entwickelt und bewertet, darunter Entscheidungsbaum, Random Forest, XGBoost, und Support Vector Maschinen (SVM). Diese Algorithmen wurden verwendet, um AS und AS+PD zu unterscheiden. Die Subsetsanalyse von Lungenblöcken (PN) und chronisch blockierender Lungenkrankheit (COPD) wurden für die Sensitivitätsanalyse verwendet, wobei unerklärte Daten verwendet wurden. 363 AS-Patienten wurden in die Gruppe eingesetzt, darunter nur 193 AS und 170 AS+PD-Patienten (darunter 123 mit PN und 47 mit COPD). Der LASSO-Index geht zurück auf das Alter, die Neutralzellen, die IgG, die ESR, die CRP, die NLR, die PNR und die PIV als Schlüsselförderungsvariablen (AS+PD) identifizieren. In der Gesamtpopulation zeigten die SVM-Modelle eine hervorragende Verallgemeinerung und Überpassungsbeständigkeit, während Random Forest und XGBoost überpassungen zeigten. In AS+PN und AS+COPD-Pulmonary Complications-AS-Patienten zeigten sich spezifische Immun-Relativen-Zellen und Immun-Mediator-Marker (insbesondere weiße Zellen, IgG, NLR und PI). In den vier ML-Modellen zeigte das SVM die beste allgemeine Verallgemeinerung, während XGBoost in den PS- und COPD-Subgruppen eine sehr hohe Leistung zeigte. Diese Ergebnisse unterstützten die Integration von Immun-Inflammationsmarkern mit ML-Algorithmen, um die Erkennung der aktuellen Lungen und Symptome zu verbessern, um die Erkennung der Lungen und Symptome zu unterstützen. Es ist notwendig zu erläutern, dass diese Informationen auf der Grundlage internationaler öffentlicher Forschungsergebnisse zusammengestellt und für die Gesundheitskopf als Referenz dienen und keine klinischen Empfehlungen darstellen.