Неконтролируемое машинное обучение: применение кластерологического анализа у пациентов с респираторн
Идея управления здоровьем все глубже, и научные знания о здравоохранении также становятся все более распространенными, что заслуживает широкого внимания. Пациенты с РА столкнулись с значительным повышением риска заболевания вирусом КВ, однако существующие 10-летние инструменты оценки часто плохо продемонстрировались. В исследовании оценивалось, может ли группа uML идентифицировать конкретные формы заболевания у пациентов с РА, связанные с различными основными случаями заболевания РА (MACE), а также проводилось наблюдение за показателями заболевания РА (MACE) в течение более чем пяти лет.
В этом исследовании в январе 2019 года были включены пациенты с РА, которые соответствовали классификационным стандартам ACR/EULAR 2010 года, и их наблюдения были проведены на уровне заболеваемости MACE более 5 лет. С помощью этого исследования мы оценили преимущества неконтролируемого машинного обучения (уML) в идентификации конкретных моделей заболевания у пациентов с РА, а также на уровне заболеваемости MACE более 5 лет, чтобы предоставить больше научных оснований и методов для управления заболеваниями у пациентов с РА. Клинические данные (включая традиционные рисковые факторы CV и оценки SCORE 2) и демографические данные (включая традиционные рисковые факторы CV и оценки SCORE 2) были собраны.
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 . An XGBoost model a. Необходимо указать, что данное содержание составлено на основе результатов международных публичных исследований, для ссылки на HealthyCop, и не представляет собой рекомендации по клиническому лечению.
