{"title":"从拉脱维亚医疗保健系统匿名数据中预测下一年心血管死亡风险：XGBoost 机器学习算法的可行性测试","authors":"Uģis Sprūdžs","doi":"10.22364/adz.59.09","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Veselības politikas plānotājiem XGBoost algoritms varētu noderēt slimnīcu un citu veselības aprūpes iestāžu kapacitātes plānošanā un slodzes līdzsvarošanā.","PeriodicalId":505184,"journal":{"name":"Akadēmiskā Dzīve","volume":"56 2-3","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-12-12","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Sirds un asinsrites slimību mirstības riska prognoze nākamajam gadam no anonimizētiem Latvijas veselības aprūpes sistēmas datiem: XGBoost mašīnmācīšanās algoritma iespējamības pārbaude\",\"authors\":\"Uģis Sprūdžs\",\"doi\":\"10.22364/adz.59.09\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Veselības politikas plānotājiem XGBoost algoritms varētu noderēt slimnīcu un citu veselības aprūpes iestāžu kapacitātes plānošanā un slodzes līdzsvarošanā.\",\"PeriodicalId\":505184,\"journal\":{\"name\":\"Akadēmiskā Dzīve\",\"volume\":\"56 2-3\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-12-12\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Akadēmiskā Dzīve\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.22364/adz.59.09\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Akadēmiskā Dzīve","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22364/adz.59.09","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Sirds un asinsrites slimību mirstības riska prognoze nākamajam gadam no anonimizētiem Latvijas veselības aprūpes sistēmas datiem: XGBoost mašīnmācīšanās algoritma iespējamības pārbaude
Veselības politikas plānotājiem XGBoost algoritms varētu noderēt slimnīcu un citu veselības aprūpes iestāžu kapacitātes plānošanā un slodzes līdzsvarošanā.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
