Desarrollo y Validación de un Modelo Interpretable de Aprendizaje Automático para Predecir el Riesgo de Trombocitemia

Kailei Du1, Maofeng Wang2, Ping Yu3

  • 1Intensive Care Medicine, Affiliated Dongyang Hospital, Wenzhou Medical University, Dongyang, Zhejiang, 322100, People's Republic of China.

Journal of blood medicine
|February 19, 2026
PubMed
Resumen

Este estudio desarrolló un modelo interpretable de aprendizaje automático para predecir el riesgo de trombocitemia durante la terapia con cefalosporinas de tercera generación. El modelo identifica con precisión a los pacientes en riesgo, mejorando las decisiones de tratamiento para infecciones graves.