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Updated: May 2, 2026

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Investigación sobre la predicción de la neumoconiosis de los trabajadores del carbón basada en datos clínicos

Haiquan Li^1,2, Jiaqi Jia³, Xu Shi²

¹School of Chemical Engineering & Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou, Jiangsu, China.

JMIR medical informatics

|February 13, 2026

Resumen

Los modelos de aprendizaje automático predicen eficazmente la neumoconiosis del trabajador del carbón (CWP) utilizando datos clínicos accesibles. Este enfoque ofrece una alternativa conveniente para el diagnóstico e intervención tempranos, mejorando los resultados del paciente.

Conclusiones:

La combinación de características clínicas con algoritmos de ML muestra una gran promesa para la predicción de CWP.
Este enfoque ofrece una estrategia conveniente y efectiva para el diagnóstico e intervención tempranos de la CWP.
Los biomarcadores clínicos poseen un valor predictivo independiente para el riesgo de CWP.

Palabras clave:

datos clínicos neumoconiosis de los trabajadores del carbón predicción de enfermedades tipo de trabajo aprendizaje automático

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