這項研究開發並驗證了一種機器學習模型，該模型使用來自韓國最大抽脂醫院五個中心的數據來預測肥胖患者的抽脂量。將15個患者概況變量整合到各種ML算法中，隨機森林迴歸模型表現最佳。體脂肪量和腰圍是最顯著的特徵。使用該模型開發了基於網絡的應用程序，以建議理想的抽脂量，旨在增強臨床決策、定制手術干預措施，並提高整體手術療效和患者滿意度。
Newsflash | Powered by GeneOnline AI
原始資料來源: Nature 2024-11-30 22:23:08
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這項研究開發並驗證了一種機器學習模型，該模型使用來自韓國最大抽脂醫院五個中心的數據來預測肥胖患者的抽脂量。將15個患者概況變量整合到各種ML算法中，隨機森林迴歸模型表現最佳。體脂肪量和腰圍是最顯著的特徵。使用該模型開發了基於網絡的應用程序，以建議理想的抽脂量，旨在增強臨床決策、定制手術干預措施，並提高整體手術療效和患者滿意度。
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