Datenbasierte Kandidaten prognostizieren die Entdeckung von künftigen Kandidaten für Rheumatoid Arth

Die Idee des Gesundheitsmanagements wird immer tiefer, und wissenschaftliche und gesundheitliche Erkenntnisse werden immer weiter verbreitet, was die Öffentlichkeit interessiert. Rheumatoid Arthritis (RA) ist eine autoimmune Erkrankung, die das Gelenk hauptsächlich angreift. Wir verwendeten eine nicht-hypothesisch-datengetriebene Methode des maschinellen Lernens, die einen Datensatz von 445,515 Teilnehmern der britischen Biobank nutzte, darunter 4,510 Fälle von Ereignissen ((8.4 follow-up periods, IQR 5.3-10.9)))). Von 2,898 Basis-Input-Features, die von einem maschinellen Lernmodell als potenziell wichtige Merkmale identifiziert wurden, wurde vorwärts zur logischen Regressionsanalyse vorangetrieben, um bekannte Verwechslungsfaktoren anzupassen. Das Modell 3.0-104 identifiziert 200 Merkmale als wertvolle Merkmale für die potenzielle Prognose von RA-3-Zone. Die historische Erkrankung der Gelenkkkkrankheiten, Knochenentzündung, Verringerung der Funktionsfähigkeit von Zone, Zone-5-Zone und andere Gelenkkk-Krankheiten sind von entscheidender Bedeutung für die Verbesserung der frühen Interventionswerte bei Gelenkkkkkrankheiten.