A machine learning-based predictive model for the in-hospital mortality of critically ill patients with atrial fibrillation

病危 心房颤动 阿达布思 接收机工作特性 重症监护室 置信区间 医学 重症监护医学 Boosting(机器学习) 重症监护 机器学习 计算机科学 急诊医学 人工智能 内科学 支持向量机
作者
Yanting Luo,Ruimin Dong,Jinlai Liu,Bingyuan Wu
出处
期刊:International Journal of Medical Informatics [Elsevier]
卷期号:191: 105585-105585 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.ijmedinf.2024.105585
摘要

An AdaBoost-based predictive model was subjected to internal and external validation, highlighting its strong predictive capacity for assessing the risk of in-hospital mortality in ICU patients with AF.
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