- この研究では、骨肉腫患者における化学療法後の貧血を予測する機械学習モデルの開発を目的とした。631人の骨肉腫患者から臨床データを収集し、トレーニングセットと検証セットを作成。各種統計解析を実施し、単変量および多変量ロジスティック回帰分析、ランダムフォレスト（RF）、サポートベクターマシン（SVM）、LASSOを用いてリスク予測モデルを構築。
化学療法後の骨肉腫患者における貧血を高精度で予測する機械学習モデルの開発
AIによる要点抽出
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