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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

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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


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.

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