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Prediction of Acute Kidney Injury in Intracerebral Hemorrhage Patients Using Machine Learning

医学 队列 脑出血 随机森林 急性肾损伤 接收机工作特性 机器学习 入射(几何) 逻辑回归 算法 人工智能 梯度升压 急诊医学 内科学 蛛网膜下腔出血 计算机科学 物理 光学
作者
Suhua She,Yulong Shen,Kun Luo,Xiaohai Zhang,Changjun Luo
出处
期刊:Neuropsychiatric Disease and Treatment [Dove Medical Press]
卷期号:Volume 19: 2765-2773 被引量:7
标识
DOI:10.2147/ndt.s439549
摘要

The random forest algorithm-based predictive model we developed incorporating important features, including platelet count, serum creatinine level, vancomycin level, hemoglobin level, and hematocrit level, performed the best in predicting AKI among patients with ICH.
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