基于随机决策树的Covid-19患者实验室与X光数据预后预测
机器学习
2020-10-12 v1
摘要
AI和机器学习可以提供强大的工具来帮助对抗Covid-19。在本文中，我们提出一项基于机器学习的研究和具体工具，用于预测Covid-19住院患者的预后。特别地，我们解决了基于一些人口统计信息、胸部X光评分和若干实验室检查结果，在住院不同时刻预测患者死亡风险的任务。我们的机器学习模型使用决策树集成，以超过2000名患者的数据进行了训练和测试。模型的实验评估表明其在解决所述任务上具有良好的性能。
引用
@article{arxiv.2010.04420,
title = {Prognosis Prediction in Covid-19 Patients from Lab Tests and X-ray Data through Randomized Decision Trees},
author = {Alfonso Emilio Gerevini and Roberto Maroldi and Matteo Olivato and Luca Putelli and Ivan Serina},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.04420},
year = {2020}
}
备注
5th International Workshop on Knowledge Discovery in Healthcare Data (KDH) at ECAI 2020, mortality prediction, COVID-19