用于卒中结局预测与治疗规划的统计模型
应用统计
2016-02-24 v1 机器学习
摘要
卒中是全球死亡和长期残疾的主要原因。卒中预后预测模型对于个性化治疗、康复规划以及受控临床试验具有重要价值。在本文中，我们设计了一个新模型来预测短期结局，即多种治疗的推定治疗时间窗。我们基于回归的模型具有参数化形式，旨在解决医学数据集中常见的诸多挑战，如高度相关变量和类别不平衡。根据经验，我们的模型在预测短期结局以及推断改善结局的最有效治疗方面优于先前已知的最佳模型。
引用
@article{arxiv.1602.07280,
title = {A Statistical Model for Stroke Outcome Prediction and Treatment Planning},
author = {Abhishek Sengupta and Vaibhav Rajan and Sakyajit Bhattacharya and G R K Sarma},
journal= {arXiv preprint arXiv:1602.07280},
year = {2016}
}