Dựa trên phân loại phân tích về các bệnh phổi ô nhiễm (như chronic obstructive pulmonary disease (CO

Một nghiên cứu y tế quốc tế đã đưa ra một phát hiện mới cho thấy kết quả liên quan có giá trị tham chiếu quan trọng đối với việc phòng ngừa bệnh. Có sự thiếu hụt về cấp độ nguy cơ và xác định các yếu tố rủi ro của những đồng bào này để giảm chức năng tăng cường AS (AS) và PD (PD). Các thuật toán này được sử dụng để phân biệt AS và AS+PD. Phân tích chi nhánh về khối u phổi (PN) và bệnh phổi chronic obstructive pulmonary disease (COPD) được dùng cho việc phân tích độ nhạy cảm, sử dụng dữ liệu chưa giải thích. Các chỉ số LASSO trở lại để xác định tuổi, tế bào trung tính (IgG, ESR, CRP, NLR, PNR và PIV) là các biến dự đoán quan trọng (AS+PD). Trong tổng cộng người, mô hình SVM cho thấy khả năng phổ hóa vượt trội và chống quá phù hợp, trong khi Random Forest và XGBoost đã thể hiện quá phù hợp. Trong bệnh nhân AS+PN và AS+COPD với các biến chứng phổi, có biểu hiện của một số tế bào liên quan đến miễn dịch cụ thể và các dấu hiệu trung gian miễn dịch (đặc biệt là hạch cầu, IgG, NLR, và PI). Ở bốn mô hình ML, SVM hoạt động tổng quát tốt nhất trong khi XGBoost hoạt động rất cao ở phân nhóm PN và COPD. Điều cần lưu ý là những thông tin trên được sắp xếp dựa trên kết quả nghiên cứu công khai quốc tế, để tham khảo cho HealthCop và không tạo thành các khuyến nghị lâm sàng. Nếu có câu hỏi về sức khỏe, hãy tư vấn với nhân viên y khoa chuyên nghiệp.