medRxiv 预印本· Jaffer, T., Aslam, S., Javaid, N., Khaliq, A., Tariq, E., Mustafa, T., Zaffar, M. A., Mirza, S. ·· 1 天前AI 评分12
巴基斯坦医院队列开发的可解释 Day-1 机器学习模型用于 COVID-19 死亡与重症预后，并在中国和意大利人群中外部评估
An interpretable Day-1 machine-learning model for COVID-19 mortality and severity prognosis: development in a Pakistani hospital cohort and external evaluation in Chinese and Italian populations
AI 导读
研究基于巴基斯坦 321 例住院 PCR 确诊 COVID-19 患者入院 24 小时内数据，开发可解释随机森林模型预测三分类严重程度（轻症、重症、死亡），从 2,278 个原始变量中保留 20 个预测因子，开发模型 macro F1 为 0.55，死亡类识别最可靠（F1 0.67，召回率 0.73）。
来源：medRxiv 预印本 · medrxiv.org