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探索营养对阿尔茨海默病死亡率的影响：一种可解释的人工智能方法
使用机器学习和可解释的人工智能技术，研究了营养状态与阿尔茨海默病（AD）相关的死亡率之间的关系，并通过随机森林模型和 Shapley Additive Explanations 方法确定了重要的营养因素，如血清维生素 B12 和糖化血红蛋白
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a month ago
基于机器学习方法和诊断生物标志物增强的住院心力衰竭患者声音驱动的死亡预测
通过整合语音生物标志物，我们展示了一个强大而有效的机器学习模型，用于通过语音评估预测住院心力衰竭患者的死亡率，该模型的预测精度得到增强。
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5 months ago
运用机器学习技术评估与 COVID-19 相关的国家饮食习惯
通过评估 170 个国家的饮食习惯，本研究使用机器学习技术将这些国家按照脂肪、能量和蛋白质在 23 种不同类型食物中的分布以及摄入量进行分组，以找出这些习惯与 COVID-19 的死亡率之间的相关性，结果显示肥胖和高脂肪摄入与死亡率较高的国
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5 months ago
口述尸检的概率死因分配
通过使用口头尸检工具，本文开发了一种名为 InSilicoVA 的新的统计工具来确定死因，并展示了它相对于目前可用方法的明显优势，能够在未完成民事登记和关键统计系统的地区帮助评估死亡率和死因分布。
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10 years ago
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