CPRD Aurum に関する報道

この記事では、CPRD Aurum に基づいてスケーラブルな患者タイムライン インフラストラクチャを構築し、高齢の多疾患患者の 12 か月入院リスクを予測します。主な変更点は、システムが、より優れているデフォルトの深層学習ではなく、TG-CNN を Lasso ロジスティック回帰およびランダム フォレストと比較することです。これは、EHR 予測研究がベンチマーク検証に対して後退しており、単純な解釈可能なモデルが依然として競争力がある可能性があることを意味します。