机器学习预测前交叉韧带重建术后结局，尚待验证
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机器学习预测前交叉韧带重建术后结局，尚待验证
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AI 综述
Seungyeon Boo、Jin Hyuck Lee和Ki-Mo Jang团队利用75例患者的术前临床及体能指标，建立预测初次前交叉韧带重建术后一年结局的机器学习模型；随机森林表现最佳，但研究规模小且缺乏外部验证，尚不适用于临床实施。 这项回顾性研究评估了重返转体类运动和达到患者可接受症状状态两项结局，随机森林模型的AUC分别为0.832和0.815。研究团队将模型定位为探索性成果，仍需在更大、独立的患者队列中验证。
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最新进展10月27日 08:00
利用术前身体功能表现的机器学习预测前交叉韧带重建术后1年结局：一项探索性研究报道时间线
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10月27日
- Nature · Medical Research利用术前身体功能表现的机器学习预测前交叉韧带重建术后1年结局：一项探索性研究
一项纳入75例患者的回顾性队列研究显示，机器学习利用术前变量预测前交叉韧带重建术后1年结局具有潜力。随机森林模型表现最佳，预测重返转体类运动及达到患者可接受症状状态的AUC分别为0.832和0.815。研究样本量小且缺乏外部验证，模型尚不适用于临床实施。
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