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Predicting mortality and hospitalization in heart failure using machine learning: A systematic literature review

机译:使用机器学习预测心力衰竭的死亡率和住院治疗:系统文献综述

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摘要

The partnership between humans and machines can enhance clinical decisions accuracy, leading to improved patient outcomes. Despite this, the application of machine learning techniques in the healthcare sector, particularly in guiding heart failure patient management, remains unpopular. This systematic review aims to identify factors restricting the integration of machine learning derived risk scores into clinical practice when treating adults with acute and chronic heart failure.
机译:人与机器之间的伙伴关系可以提高临床决策准确性,从而提高患者结果。尽管如此,机器学习技术在医疗领域的应用,特别是在引导心力衰竭患者管理方面,仍然不受欢迎。该系统审查旨在确定限制机器学习源区的集成在急性和慢性心力衰竭的成年人中纳入临床实践的因素。

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