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FIB-4: An inexpensive and accurate marker of fibrosis in HCV infection. comparison with liver biopsy and fibrotest
FIB-4: An inexpensive and accurate marker of fibrosis in HCV infection. comparison with liver biopsy and fibrotest
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机器学习可提前两年预测肝硬化
研究人员开发了能够利用电子健康记录数据在诊断前最多两年预测肝硬化的机器学习模型。与FIB-4和APRI等传统临床评分相比，这些模型，特别是XGBoost的实现，表现出了卓越的性能。该研究表明，这些机器学习工具可以整合到临床工作流程中，从而实现更早的风险分层和主动的患者管理。
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机器学习增强非侵入性MASLD纤维化检测
研究人员开发了一种机器学习增强的非侵入性检测方法，用于检测MASLD患者的晚期纤维化。这种新方法利用浅深神经网络（s-DNN），在外部验证队列中显示出比传统FIB-4方法更高的诊断准确性。与TabPFN和GPT-4o等其他模型相比，s-DNN实现了更好的ROC-AUC分数，并保持了均衡的操作特性，且可训练参数显著减少。