npj Digital Medicine· Huiyi Zhang·· 9 小时前AI 评分50
可解释性驱动的特征工程实现慢性乙型肝炎住院多结局风险分层
Interpretability-driven feature engineering enables compact and accurate multi-outcome risk stratification at hospitalization for chronic hepatitis B
AI 导读
研究人员基于 22,001 名患者的 36,024 份住院记录，开发出基于 SHAP 的特征工程框架，用于慢性乙型肝炎住院的多结局风险分层。该紧凑模型减少了 80.8% 的特征，对疾病未进展、肝硬化（LC）和肝细胞癌（HCC）分类的 AUC 分别达 0.911、0.882 和 0.890，外部验证 AUC 分别为 0.829、0.865 和 0.827。
来源：npj Digital Medicine · nature.com