Development of a machine learning algorithm to predict complications of total laparoscopic anterior resection and natural orifice specimen extraction surgery in rectal cancer

医学 支持向量机 逻辑回归 接收机工作特性 算法 机器学习 随机森林 梯度升压 人工智能 人工神经网络 外科 计算机科学
作者
Ran Wei,Xu Guan,Enrui Liu,Wei Zhang,Jingfang Lv,Haiyang Huang,Zhixun Zhao,Haipeng Chen,Zheng Liu,Zheng Jiang,Xishan Wang
出处
期刊:Ejso [Elsevier]
卷期号:49 (7): 1258-1268 被引量:1
标识
DOI:10.1016/j.ejso.2023.01.007
摘要

Total laparoscopic anterior resection (tLAR) and natural orifice specimen extraction surgery (NOSES) has been widely adopted in the treatment of rectal cancer (RC). However, no study has been performed to predict the short-term outcomes of tLAR using machine learning algorithms to analyze a national cohort.
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