Comparison of Machine Learning and Conventional Statistical Modeling for Predicting Readmission Following Acute Heart Failure Hospitalization

机器学习与传统统计模型预测急性心力衰竭住院后再入院的比较

基本信息

  • 批准号:
    495410
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.11万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2023
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2023-09-01 至 2024-09-01
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Heart Failure (HF) is a major cause of global hospitalizations. Presently, there are no reliable models for predicting HF patients at risk of hospitalization. Machine learning has shown promise in this area, yet its clinical effectiveness remains unclear.
心力衰竭(HF)是全球住院的主要原因。目前,没有可靠的模型来预测HF患者住院的风险。机器学习在这一领域显示出了希望,但其临床有效性仍不清楚。

项目成果

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    2024
  • 资助金额:
    $ 0.11万
  • 项目类别:
    Standard Grant
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