Predecir la trombosis venosa profunda utilizando inteligencia artificial: un enfoque de datos clínicos
Autores: Anghele, Aurelian-Dumitrache; Marina, Virginia; Dragomir, Liliana; Moscu, Cosmina Alina; Anghele, Mihaela; Anghel, Catalin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predecir la trombosis venosa profunda utilizando inteligencia artificial: un enfoque de datos clínicos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Trombosis venosa profunda
Coágulo de sangre
Embolia pulmonar
Pacientes hospitalizados
Modelos de aprendizaje automático
Regresión logística
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
La regresión logística surgió como el modelo de mejor rendimiento, entregando una alta precisión y una puntuación sobresaliente en la curva característica de funcionamiento del receptor, lo que refleja su fuerte capacidad para distinguir entre pacientes con y sin trombosis venosa profunda.
Descripción
La regresión logística surgió como el modelo de mejor rendimiento, entregando una alta precisión y una puntuación sobresaliente en la curva característica de funcionamiento del receptor, lo que refleja su fuerte capacidad para distinguir entre pacientes con y sin trombosis venosa profunda.