无监督机器学习识别了苏丹后卡拉阿扎尔皮肤雷什曼病的疾病进展的生物标志物

Ana Torres1,2,3, Brima Musa Younis4, Samuel Tesema5

  • 1WHO Collaborating Centre for Leishmaniasis. Spanish National Centre for Microbiology, Instituto de Salud Carlos III, Majadahonda (Madrid), Spain.

概括

预测后卡拉阿扎尔皮肤雷什曼病 (PKDL) 的进展至关重要. 机器学习确定了关键因素,包括低白蛋白和弱免疫反应,表明PKDL恶化的风险高3.1倍.