L'obtention de prédictions continuellement mises à jour est un défi majeur pour la médecine personnalisée. Nous avons adapté le super learner -- une approche d'ensemble combinant régressions paramétriques et apprentissage automatique -- pour prédire dynamiquement un résultat continu répété et nous proposons une nouvelle façon de valider de tels modèles de prédiction personnalisés ou dynamiques. Nous illustrons ses performances en prédisant le volume de convection des patients subissant une hémodiafiltration. Le super learner surpasse les approches incluses en ce qui concerne l'erreur absolue médiane, l'étalonnage au sens large, la discrimination et le bénéfice net.
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