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作者
Zidu Xu,Danielle Scharp,Mollie Hobensack,Jiancheng Ye,Jungang Zou,Sirui Ding,Jingjing Shang,Maxim Topaz
标识
DOI:10.1093/jamia/ocae278
摘要
This study aims to (1) review machine learning (ML)-based models for early infection diagnostic and prognosis prediction in post-acute care (PAC) settings, (2) identify key risk predictors influencing infection-related outcomes, and (3) examine the quality and limitations of these models.
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