SEVMALrisk: ပြင်ပမှ စစ်ဆေးထားသော ပြင်းထန်စွာ ဝင်ရောက်လာသော ငှက်ဖျား၏ အစောပိုင်း အန္တရာယ် အဆင့်အတွက်
နိုင်ငံတကာ ဆေးပညာ လေ့လာမှုတစ်ခုက တွေ့ရှိချက်သစ်တစ်ခုနဲ့ ပတ်သက်တဲ့ ရလဒ်တွေဟာ ရောဂါကာကွယ်ရေး ကော့ပ်အတွက် အရေးပါတဲ့ စံပြတန်ဖိုးရှိတာကို ပြသလိုက်ပါတယ်။ ပြင်းထန်တဲ့ ဝင်ရောက်မှုရှိတဲ့ ငှက်ဖျားကို အစောပိုင်းမှာ ဖော်ထုတ်ဖို့ အရေးကြီးတာကြောင့် ငှက်ဖျားဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်တွေ မကြာခဏ ချမှတ်ဖို့ လိုအပ်တာကြောင့်ပါ။ ဒီကာလအတွင်းမှာ အစောပိုင်း အန္တရာယ် အဆင့်သတ်မှတ်မှုကို ထောက်ပံ့တဲ့ Objective ကိရိယာတွေ မလုံလောက်ပါဘူး။ မော်တော်ယာဉ်သင်ယူမှုအယ်လ်ဂိုရစ်သမ် (၈) မျိုးကိုသုံးပြီး နှိုင်းယှဉ်မှုပြုလုပ်ခဲ့သည်။ အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်မှုရှိတဲ့မော်ဒယ်ကိုကောင်းမွန်စွာပြုလုပ်ပြီး SHapley Additive exPlanations (SHAP) ကိုသုံးပြီး ရှင်းလင်းချက်များကိုသုံးပြီး ဘာသာပြန်မှုများကို SEVMALrisk clinical risk score ကိုသုံးပြီး ဘာသာပြန်ခဲ့သည်။ သီးခြားအပြင်ဘက်စစ်ဆေးမှုများကို multi-centre arrays (n = 124) တွင်ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ Random Forest သည်အကောင်းဆုံးအသိအမှတ်ပြုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုပြသပြီးမော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးမှုအတွက်ရွေးချယ်ခဲ့သည်။ Optimized Prediction Model (AUROC) သည် operating characteristic curve (AUROC) အောက်တွင် ၀. ၉၆၂ W ရှိသည်။ အောက်ပါအချက်များသည် နိုင်ငံတကာ အများပြည်သူသိရှိထားသော သုတေသနထုတ်ပြန်ချက်များကို အခြေခံ၍ HealthCop ကို ရည်ညွှန်း၍ ပြုလုပ်ထားပြီး ဆေးကုသမှု အကြံပြုချက်များ မဟုတ်ကြောင်း ရှင်းပြရန်လိုအပ်သည်။
















