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  1. RESEARCH · CL_06775 ·

    机器学习模型估算IBD试验中的反事实

    研究人员开发了机器学习模型，为临床试验创建虚拟对照组，特别是在炎症性肠病研究中。这些模型基于外部数据进行训练，可预测单臂试验中患者的反事实结局，从而可能减少大规模患者招募的需求。一种梯度提升预测模型LGBM显示出有希望的结果，与倾向得分匹配的估计值非常吻合，支持使用虚拟对照组作为一种经济高效的替代方案。