В соответствии с классификационным анализом заболеваний легких (например, хронических блокальных заб
Международное медицинское исследование приводит к новому открытию, что соответствующие результаты имеют важное значение для профилактики заболеваний. Не хватает степени риска снижения функций и повышения заболеваемости и риска факторов выявления этих сопутствующих заболеваний в сопутствующих заболеваниях. Исследование основано на модели МЛ, основанной на иммунно-связанных клетках и иммунно-идентифицирующих знаках, для выявления рисков сопутствующих заболеваний в сопутствующих заболеваниях.
Эти алгоритмы использовались для разграничения AS и AS+PD. Субсектный анализ пневмонией (PN) и хронически блокирующей заболеваемости легких (COPD) использовался для анализа чувствительности, используя необъяснимые данные. Показатель LASSO возвращается к определению возраста, нейтральных клеток (клеток), IgG, ESR, CRP, NLR, PNR и PIV в качестве ключевых прогнозирующих переменных (AS+PD).
В общей популяции модели SVM продемонстрировали выдающуюся универсальность и способность противостоять пересоединению, а Random Forest и XGBoost продемонстрировали пересоединение. В подгрупповом анализе XGBoost стал лучшим классификатором AS+PN и AS+COPD, и его хорошая коррекция и чистая клиническая эффективность являются прямым доказательством их стабильности и согласованности. У пациентов с осложнениями легких AS+PN и AS+COPD были показаны определенные иммунно-связанные клетки и иммунно-посредственные маркеры (в частности, белые клетки, IgG, NLR и PI).
В четырех моделях МЛ SVM продемонстрировала оптимальную общую обобщение, а XGBoost продемонстрировала чрезвычайно высокую производительность в подгруппе ПН и COPD. Эти результаты поддерживают интеграцию иммунно-воспалительных маркеров с алгоритмами МЛ для улучшения распознавания нынешних легких и симптоматических состояний, чтобы помочь в распознании легких и симптоматических состояний АС. Необходимо указать, что данное содержание составлено на основе результатов международных публичных исследований, для ссылки на HealthyCop, и не представляет собой рекомендации по клиническому лечению.
