노인에서 경추 수술 후 감염의 다중 클래스 분류: 수술 전 및 수술 중 데이터를 기반으로 한 기계 학습 접근법

Key Points

• 경추 수술 후 감염은 기계 학습 접근법을 사용하여 정확하게 분류할 수 있습니다.
• 수술 전 및 수술 중 데이터를 사용하여 모델은 감염 유형 예측에서 주목할 만한 정확도 85%를 달성했습니다.
• 다중 클래스 분류 알고리즘을 활용한 관찰 분석이 다양한 수술 전 및 수술 중 요인을 평가했습니다.
• 이 연구는 기계 학습이 감염 진단을 개선할 수 있는 잠재력을 강조하지만 다양한 환경에서의 검증이 필요합니다.