Badanie na dużą skalę wykazało, że zaawansowane modele uczenia maszynowego (ML) skutecznie identyfikują czynniki demograficzne, społeczno-ekonomiczne i kliniczne predykcyjne dla przyszłego wystąpienia padaczki u pacjentów z depresją oraz depresji u pacjentów z padaczką. Modele, wykorzystując dane z siedmiu krajów europejskich, osiągnęły najwyższą wydajność w przewidywaniu depresji u pacjentów z padaczką (AUROC, 80%) i padaczki u pacjentów z depresją (AUROC, 78%), wskazując na potrzebę interdyscyplinarnej opieki nad pacjentami z tymi współistniejącymi schorzeniami.
Źródło: Medscape
Kategoria: Medycyna
Ważność: ⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐ (7/10)