Los candidatos basados en datos predicen el descubrimiento de futuros candidatos de artritis reumato
La idea de la gestión de la salud está cada vez más en el corazón de la gente, y el conocimiento científico de la salud también está creciendo y merece la atención del público en general. La artritis reumatoide (RA) es una enfermedad autoinmune que ataca principalmente a la organización articular. Aplicamos un método de aprendizaje automático sin hipótesis de datos, que utilizó un conjunto de datos de 445,515 participantes del Banco Biológico de Reino Unido, incluidos 4,510 casos de casos de eventos ((8.
4 años de período de seguimiento, IQR 5. 3-10. 9))).
De las 2,898 características básicas de entrada, la identificación de características potencialmente importantes por un modelo de aprendizaje automático fue avanzada hasta el análisis de regreso lógico y se ajustaron los factores de confusión conocidos. Los modelos 3. 0-104 identifican 200 características como características de valor potencial para la predicción de la RAE3C.
Confirmación de factores relacionados con enfermedades articulares, como la enfermedad de las articulaciones históricas, la osteoporosis, el deterioro de la función de las articulaciones, y la enfermedad de las articulaciones, que son importantes para mejorar los niveles tempranos de intervención en enfermedades articulares.
