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CAGE-TB

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  1. TOOL · CL_280407 ·

    机器学习模型显示出使用跨队列临床数据进行结核病筛查的潜力

    研究人员使用来自乌干达和南非的临床和人口统计数据,评估了用于结核病(TB)筛查的机器学习模型。该研究将逻辑回归、多层感知器和卷积神经网络应用于CAGE-TB数据集,并结合特征选择来提高模型性能。虽然特征选择将所有模型的接收者操作特征曲线下面积(AUROC)提高了2-7%,但逻辑回归模型在保留数据上表现出一致的性能,在南非的AUROC为0.84,在乌干达为0.8。更深的神经网络在未见过的数据上显示出不太一致的结果,尽管开发用于结核病筛查…