预印本 · 医学生信与数据分析· Albrecht S, Smith E, Yeo HY, Park JY, Gul A, Hills I, Hilder J, Tester R, David M, Weiss E, Wilson E, Stubbe M, Marsh S, Castelino L, Turner N, Dowell AC, Paynter J.·· 1 天前AI 评分41
用于估计个体急性呼吸道感染风险的人群规模机器学习模型
Population-scale machine learning models to estimate individual-level risk for acute respiratory infection
AI 导读
研究者利用新西兰人群行政数据开发机器学习模型，可区分当年是否发生呼吸道感染相关住院的个体。研究回顾分析2017 - 2024年每年约4.85 - 5.36百万人记录，LightGBM交叉验证AUROC为0.8430，APS为0.1283。加入共病指数和疫苗接种信息改善模型表现，次年验证性能相近，仍需校准及跨人群评估。
来源：预印本 · 医学生信与数据分析 · doi.org