用于急性肾损伤后患者死亡率预测的人群分层
机器学习
2024-10-24 v1
摘要
急性肾损伤(AKI)是一种严重的临床状况，影响多达20%的住院患者。AKI与短期非计划再入院和出院后死亡风险相关。基于预测模型和机器学习的随访计划可以最大限度地降低患者风险和医疗支出。由于AKI是多因素的，针对不同患者类别的专用预测模型可以提高预测的准确性。在本文中，我们展示了遵循此方法的一些结果。
引用
@article{arxiv.2410.17865,
title = {Population stratification for prediction of mortality in post-AKI patients},
author = {Flavio S. Correa da Silva and Simon Sawhney},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.17865},
year = {2024}
}