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Modelos de aprendizaje automático para la predicción de fibromas uterinos
Jun-Long Tao1,2, Yu-Ting Wei1,2, Jia-Min Chen1,2
1School of Public Health, Hainan Medical University and Hainan Academy of Medical Sciences, Haikou, Hainan, China.
Un nuevo modelo predictivo que utiliza datos de salud rutinarios y aprendizaje automático puede identificar a las mujeres con alto riesgo de fibromas uterinos. El algoritmo CatBoost demostró una gran capacidad predictiva, lo que ayuda a la detección temprana y a una mayor evaluación.
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