UCデイビスヘルスチームによる画期的な研究は、肝臓がんのリスクを正確に予測するバンドル カード オンライン カジノを開拓しました。
UC Davis Healthの臨床医とデータサイエンティストとのコラボレーションは、革新的なものを生み出しました肝細胞癌（HCC）の可能性を予測するために設計されたバンドル カード オンライン カジノ肝臓がんの一般的な形態。
調査結果は、AI技術が医師が代謝機能障害に関連する脂肪肝疾患（MASLD）患者の早期リスクHHCリスク評価を提供する際にどのように役立つかを示しています。
研究の共著者Aniket Alurwar、UC Davis Center for Precision Medicine and Data Sciencesの臨床情報スペシャリスト、「MasldはHCCにつながる可能性がありますが、病気は非常に卑劣であり、しばしば患者がどの患者に直面するかは不明です。 。
「MASLDのすべての患者を生検することは意味がありませんが、リスクのためにセグメント化できれば、それらの人々をより密接に追跡し、おそらくHCCを早期に捕まえることができます。」
MASLDの脅威に対処する
以前は非アルコール性脂肪肝疾患（NAFLD）として知られていたMASLDは、特に2型糖尿病などの代謝障害と複雑に関連しているため、重大な健康上の課題を提示します。
アメリカ人の約4分の1が何らかの形のMASLDの影響を受けます、ステークスは高くなっています。チームの調査は、疾患リスクを特定するために機械学習アルゴリズムの能力を活用するエキサイティングな方法を表しています。
予測学習の力を明らかにする
9つのオープンソースアルゴリズムがテストされ、5つが追加の評価とバンドル カード オンライン カジノ開発のために選択されました。
これらの選択されたアルゴリズムは、1,561 UC Davis Health MASLD患者の識別された健康データを使用してトレーニングされました。
その後、これらの上位5つのアルゴリズムは、既存の医療記録から供給された686 UCサンフランシスコ患者のデータを使用して検証を受けました。
これらの患者の中で、176人がHCCと診断されました。最終的に、勾配ブーストされたツリーアルゴリズムは、最も正確な予測バンドル カード オンライン カジノとして登場し、優れた統計的精度、感度、および特異性を実証しました。
新しいリスク要因の識別
高度な肝臓線維症は、HCCの顕著なリスク指標のままであり、上昇した線維症-4指数（FIB-4）スコアに代表されますが、チームの分析は、高コレステロール、高血圧、高血圧、ビリルビンレベル、およびアルカリンホスファタゼ（ALP ） 活動。
チームは、HCCにつながるさまざまな経路を発見しました。興味深いことに、FIB-4レベルが低いがコレステロール、ビリルビン、高血圧の上昇を持つ一部の患者もHCCを発症しました。
しかし、現在のガイドラインによると、そのような患者は通常、予防ケア対策を受けません。
この多因子アプローチにより、バンドル カード オンライン カジノの予測精度が92.23％に大幅に向上しました。
印象的な精度速度で、パイロットバンドル カード オンライン カジノ、ヘルスケアのAI。
特に、バンドル カード オンライン カジノ、まだHCC感受性の高まりに直面する可能性のある「低リスク」MASLD患者を特定し、従来のスクリーニングプロトコルに挑戦しました。
将来のAIの進歩へのロードマップ
先を見据えて、UC Davisチームはバンドル カード オンライン カジノの改良に引き続きコミットしています。臨床ノートを統合し、高度な調査を行うことによりAIテクニック自然言語処理のように、彼らは予測精度をさらに強化することを目指しています。
最終的に、それらのビジョンは、これらの進歩を電子健康記録にシームレスに統合し、臨床医にリアルタイムのリスク評価を強化することにまで及びます。
