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Dynamic multi-outcome prediction after injury: Applying adaptive machine learning for precision medicine in trauma

机译:受伤后的动态多结果预测:将自适应机器学习应用于创伤医学中的精准医学

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摘要

ObjectiveMachine learning techniques have demonstrated superior discrimination compared to conventional statistical approaches in predicting trauma death. The objective of this study is to evaluate whether machine learning algorithms can be used to assess risk and dynamically identify patient-specific modifiable factors critical to patient trajectory for multiple key outcomes after severe injury.
机译:客观的机器学习技术在预测创伤死亡方面显示出比传统的统计方法更好的辨别力。这项研究的目的是评估是否可以使用机器学习算法来评估风险,并动态识别严重损伤后多个关键结局的对患者轨迹至关重要的患者特定可修改因素。

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