機械学習モデルによる末梢動脈疾患患者の非切断生存予測の向上


AIによる要点抽出
  • この研究は、末梢動脈疾患(PAD)患者の切断なし生存を予測するために、従来のCox比例ハザードモデル(CPH)の限界を克服し、代替的な機械学習(ML)モデルの性能を評価したものである。

続きを読むには会員登録をお願いします。

  • ClinPeerの利用には医療資格を証明する「medパス」アカウントが必要です。
  • ClinPeerは医師・医学生のみ利用可能です。
利用規約プライバシーポリシー
同意の上ご利用ください。

ClinPeerは、医学用語の正確性を含め、翻訳・要点抽出の精度の継続的な向上に努めています。 翻訳・要点抽出の精度にお気づきの点があれば、お問い合わせよりご連絡ください。 なおClinPeerでは、翻訳・要点抽出の正確性等の保証は致しかねますので、詳細については必ず原文をご確認ください。

意見を送る