- 本研究は機械学習を用いて卵巣癌の早期診断を向上させる予測モデルを構築することを目的とし、多施設における後ろ向き解析を実施した。9,799名の患者データが収集され、438の特徴量が選定された。検証の結果、LightGBMアルゴリズムが88%の精度で最も良好な性能を示した。
LightGBMを用いた機械学習モデルによる卵巣がん診断の17日間早期化と88%の精度
AIによる要点抽出
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