一种机器学习方法来预测肯尼亚儿科急性胃肠炎患者的住院死亡率

Billy Ogwel1,2, Vincent H Mzazi2, Bryan O Nyawanda1

  • 1Kenya Medical Research Institute-Center for Global Health Research (KEMRI-CGHR) Kisumu Kenya.

PubMed
概括

机器学习模型现在可以在资源有限的环境中预测急性胃肠炎 (AGE) 儿童的死亡率. 随机森林模型显示高灵敏度和负预测值,用于早期识别处于风险的患者.