Aplicación del aprendizaje automático sin supervisión en el análisis de grupos en pacientes con artr
La idea de la gestión de la salud está cada vez más en el corazón de la gente, y el conocimiento científico de la salud también está creciendo y merece la atención del público en general. Los pacientes con artritis reumatoide (AR) se enfrentan a un aumento significativo en el riesgo de hepatitis C, sin embargo, los instrumentos de estimación de 10 años existentes a menudo no funcionan bien. Este estudio evaluó si el grupo uML puede identificar los patrones de enfermedad específicos de los pacientes con RA relacionados con los diferentes principales eventos de hepatitis C (MACE), mientras que se realizó un seguimiento de las tasas de enfermedad de MACE durante más de 5 años.
Este estudio incluyó en enero de 2019 a pacientes con RA que cumplen con los estándares de clasificación ACR/EULAR de 2010 y realizó un seguimiento de sus incidencias en MACE durante más de 5 años. A través de este estudio, evaluamos la superioridad de los clusters de aprendizaje automático (uML) sin supervisión en la identificación de patrones de enfermedad en pacientes con RA específicos, mientras que se realizó un seguimiento de las incidencias en MACE durante más de 5 años, con el fin de proporcionar más base científica y métodos de referencia para la gestión de la enfermedad de los pacientes con RA. Los datos clínicos (incluyendo los factores de riesgo de CV tradicionales y las estimaciones de SCORE2) y los datos demográficos (incluyendo los factores de riesgo de CV tradicionales y las estimaciones de SCORE2) se recopilan.
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. Es necesario que se indique que el contenido se basa en los resultados de investigaciones públicas internacionales, para referencia en HealthCop, y no constituye una recomendación clínica.
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