新西兰人群呼吸道感染住院风险模型公布
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新西兰人群呼吸道感染住院风险模型公布
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AI 综述
Albrecht S及其团队利用新西兰行政健康记录开发呼吸道感染相关住院风险模型，回顾性验证显示模型能区分当年是否发生相关住院的个体，但仍需校准及跨人群评估。 这项预印本研究分析了2017—2024年每年约485万至536万人的记录，纳入人口特征、共病指数和流感疫苗接种信息。LightGBM模型交叉验证的AUROC为0.8430，平均精确率得分（APS）为0.1283；加入共病和接种信息改善了区分能力，用次年数据验证时表现相近。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月26日 08:00
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月26日
- 预印本 · 医学生信与数据分析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
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。
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