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Dieser Ansatz des maschinellen Lernens unterscheidet sich von anderen verfügbaren Modellen, da er nicht erfordert, dass Kliniker Informationen in ein Tool (z. B. die Braden-Skala) eingeben. Stattdessen verwendet er Informationen, die in elektronischen Gesundheitsakten leicht verfügbar sind. Die nächsten Schritte umfassen Tests an einer unabhängigen Stichprobe und dann eine Kalibrierung zur Optimierung der Spezifität.
Alderden et al. (Thu,) untersuchten diese Frage.