機械学習に基づく入院中の尿路感染症にかかるリスクの予測：後ろ向きコホート研究

この研究は、入院中に尿路感染症のリスクのある患者を予測するための早期警戒システムとして機械学習モデルを作成することが可能であることを示す概念実証です。エントリーモデルとHA-UTIモデルは高いROC指数で優れた感度と特異度を示しており、両モデルが入院患者の尿路感染症の個別的予防に役立つ可能性があります。最も透明な結果を得て臨床的理解とモデルの実装を促進するために、選択された機械学習手法は決定木です。