Application de l'apprentissage automatique sans surveillance dans l'analyse de classe chez les patie

L'idée de gestion de la santé est de plus en plus répandue et la connaissance scientifique des soins de santé mérite d'être portée à l'attention du grand public. Les patients atteints d'arthrite rhumatoïde (AR) sont confrontés à une augmentation significative du risque de CV, mais les instruments d'estimation de 10 ans existants ne fonctionnent souvent pas bien. L'étude a évalué la capacité du groupe uML à identifier les symptômes spécifiques des patients atteints d'AR liés à différents événements majeurs de MACE, tout en suivant les taux de MACE de plus de 5 ans.

L'étude a été menée en janvier 2019 auprès de patients atteints d'ARRA qui répondent aux critères de classification ACR/EULAR de 2010 et a été suivie pour un taux d'incidence MACE de plus de 5 ans. Grâce à cette étude, nous avons évalué l'avantage de l'apprentissage automatique non supervisé (UML) dans l'identification de modèles d'incidence de certains patients atteints d'AR, et nous avons suivi les taux d'incidence MACE de plus de 5 ans dans l'espoir de fournir plus de bases scientifiques et de méthodes de référence pour la gestion de la maladie des patients atteints d'ARRA. Les données cliniques (incluant les facteurs de risque traditionnels de CV et les estimations SCORE2) et les données démographiques (incluant les facteurs de risque traditionnels de CV et les estimations SCORE2) ont été collectées.

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. Il convient de préciser que le contenu ci-dessus est basé sur les résultats de recherches internationales publiques et est une référence pour la santé et ne constitue pas une recommandation clinique.

Si vous avez des questions sur la santé, consultez un médecin professionnel.