Бақыланбаған машиналық оқытудың рефлексиялық артериямен ауыратын науқастарда кластулярлық талдауды қ
Денсаулықты басқарудың идеясы адамдардың жүрегіне терең түседі, ғылыми денсаулық сақтау білімі де кеңінен таралуда, бұл көпшіліктің назарын аударуға тұрарлық. РЭС науқастары ВКВ-ның қауіптілігін айтарлықтай арттырады, бірақ қолданыстағы 10 жылдық бағалау құралдары жиі жақсы жұмыс істемейді. Бұл зерттеу машинамен зерттелмеген UML топтамасының әртүрлі негізгі ВКВ-мен байланысты ВКВ-мен байланысты РА науқастарының аурудың белгілі бір үлгілерін анықтау мүмкіндігін бағалады.
Бұл зерттеу 2010 жылғы ACR/EULAR классификациясына сәйкес келген РА пациенттерін 2019 жылғы қаңтарда енгізді және олардың 5 жылдан астам MACE ауруының алдын алуын қадағалады. Осы зерттеу арқылы біз бақылаусыз машиналық оқу (uML) топтамасының РА пациенттерінің ауруының нақты үлгілерін анықтаудағы артықшылықтарын бағалады және 5 жылдан астам MACE ауруларының алдын алуын қадағалады. Клиникалық деректер (оның ішінде дәстүрлі CV тәуекел факторлары және SCORE2 бағалау) және демографиялық деректер (оның ішінде дәстүрлі CV тәуекел факторлары және SCORE2 бағалау) жинақталды.
Bootstrapized eigenvalue distribution determined the number of FAMD components for clustering, followed by Hierarchical Clustering on Principal Components using Ward's criterion and Euclidean distance A. An XGBoost model a. Жоғарыда айтылғандар Халықаралық ашық зерттеулердің қорытындысы бойынша жинақталған, денсаулық сақтау коппасына арналған және клиникалық ұсыныстар болып табылмаған.
Егер денсаулыққа қатысты сұрақтар болса, мамандармен кеңесу қажет.
