多様な機械学習モデルを用いた脊椎手術の財務的異常の予測と優れたROC-AUC性能


AIによる要点抽出
  • 脊椎手術における金銭的指標の正確な予測は、価値に基づく医療への移行において重要である。研究では構造化された臨床データと非構造化な医師の記録を自然言語処理で統合する多面的な機械学習モデルを開発した。

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