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2021低分纯生信期刊解读_评职称不认可的期刊(2024年12月精选)

内容来源：安定传媒所属栏目：新闻更新日期：2024-11-30

2021低分纯生信期刊

11模型征服SCI！可解释性创新机器学习算法的创新一直是科研人员努力攻克的关键点，尤其是可解释性。想象一下，如果机器学习模型不再是一个难以捉摸的“黑盒子”，而是能够清晰地解释其预测逻辑和决策依据，那将为科研和实际应用带来多大的便利和可能性。苏州大学附属儿童医院的李艳红教授团队成功将可解释性融入机器学习算法中，建立并验证了一个能够精准预测儿童急性肾损伤风险的模型。全文纯生信0实验，如何征服SCI医学1区Top期刊？以下是几条创新点总结：构建11个机器学习模型并比较性能通过构建11个不同的机器学习模型，团队比较了它们的性能，最终确定了最优模型。减少特征数量团队发现，只需8个特征就能构建出最优模型，这大大减少了计算复杂性和过拟合的风险。模型验证该模型在内部验证集和外部验证集中均表现优异，显示了其良好的泛化能力。提高可解释性利用SHAP方法，团队提高了模型的可解释性，使得模型预测的逻辑和依据更加清晰。研究背景急性肾损伤（AKI）是儿科重症监护病房（PICU）常见的严重器官功能障碍，早期识别和预测对于改善患儿预后至关重要。然而，当前的AKI诊断标准在敏感性和特异性方面存在不足，同时AKI的异质性也限制了生物标志物的临床价值。因此，研究旨在利用机器学习（ML）方法，建立并验证一个可解释的AKI预测模型，以改善AKI的早期识别，进而评估其对儿科重症监护病房儿童预后的影响。数据来源研究推导队列包括2020年9月至2021年1月在四个独立PICU住院的957名儿童，被分开进行训练和内部验证，并使用2021年2月至2022年2月入院的866名儿童的外部数据集进行外部验证。研究思路通过收集不同时间段的PICU儿童数据，利用易于获取的医疗特征，比较多种ML算法的预测性能，筛选出最优模型。随后，通过SHAP方法解释模型特征重要性，确定概率阈值，并结合KDIGO标准评估模型在不同亚组中的预后意义。主要结果模型开发和性能比较最终模型最终模型的外部验证模型解释预后影响小结本文构建了一个可解释的机器学习模型，专门用于预测危重儿童AKI的风险，同时深入探讨了模型预测结果对患儿预后的影响。这一创新性的模型不仅具备出色的预测性能，更重要的是突破了传统机器学习模型解释性差的局限，提供了全局和局部两种解释方式，增强了模型的可信度和可接受度。

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