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Comparison of machine learning algorithms for the identification of acute exacerbations in chronic obstructive pulmonary disease

机译:机器学习算法对慢性阻塞性肺疾病中急性加剧鉴定的比较

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摘要

Objectives: Identifying acute exacerbations in chronic obstructive pulmonary disease (AECOPDs) is of utmost importance for reducing the associated mortality and financial burden. In this research, the authors aimed to develop identification models for AECOPDs and to compare the relative performance of different modeling paradigms to find the best model for this task.
机译:目的:鉴定慢性阻塞性肺病(AECOPD)中急性加剧,最重要的是降低相关的死亡率和财务负担。 在这项研究中,作者旨在为AECOPDS开发识别模型,并比较不同建模范式的相对性能,为此任务找到最佳模型。

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