medRxiv · All· Akwetey, B. Y., Lawluvi, E. Y., Equagoo, T. T., Kumako, S., Tsinyo, E. A., Kumi, R. T., Mensah, I. R., Amedume, F. S., Avuetor, E., Adikah, C. E., Mensah, W., Botuo, J. N.-D. ·· 2 天前AI 评分39
利用全血细胞计数与机器学习检测加纳医院人群慢性肾病：NephroScan GH Web 应用
Machine Learning Based Detection of Chronic Kidney Disease using Full Blood Count from a Ghanaian Hospital Population with an Integrated Web Application
AI 导读
一项加纳医院人群研究评估以全血细胞计数和机器学习检测CKD，并将模型部署为可解释每次预测的 NephroScan GH Web 应用。155名患者中43名（27.7%）患CKD；训练集划分前应用SMOTE时，Random Forest与Extra Trees准确率均为83.9%，仅在训练折内重采样则为61.5%。
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