所属栏目：消化系统疾病
【日期】：2023-07-25 【关键词】：肝硬化;机器学习;模型;统计学;混淆矩阵;数据可视化 【摘要】：背景与目的：晚期肝硬化患者往往出现一系列并发症，死亡风险增加。因此，尽早识别肝硬化死亡高风险具有重要的临床意义。本研究利用H2O平台自动化机器学习（AutoML）框架，建立预测肝硬化患者入院30 d死亡模型，以期为改善肝硬化患者预后以及肝硬化临床管理提供新的方法。方法：收集江苏大学附属金坛医院及湖南省人民医院肝硬化住院患者入院时一般资料及实验室检查数据。利用H2O AutoML...
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